什么是Deep TabNine? 據(jù)外媒 The Verge 報(bào)道,Deep TabNine 是由滑鐵盧大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)本科生 Jacob Jackson 創(chuàng)建的編碼自動完成器,程序員可以將它作為附件安裝在他們選擇的編輯器中,程序員寫代碼時(shí),這個(gè)程序會給出下一行代碼建議,每次提供一小段代碼。你可以將它理解為 Gmail 的智能撰寫功能用到了代碼上。 據(jù)悉,Jacob 于 2018 年 2 月開始研究該軟件的原始版本,在 11 月發(fā)布之前它叫做 TabNine。本月早些時(shí)候,他發(fā)布了一個(gè)更新版本,該版本使用由研究實(shí)驗(yàn)室 OpenAI 設(shè)計(jì)的深度學(xué)習(xí)文本生成算法模型 GPT-2 來改善能力。該模型使用 Transformer 架構(gòu),旨在解決自然語言處理中的問題,Deep TabNine 用這個(gè)架構(gòu)來理解代碼中的英語。例如,模型可以使用 if / else 語句來進(jìn)行否定。在訓(xùn)練時(shí),模型的目標(biāo)是根據(jù)前面給定的 token 來預(yù)測下一個(gè) token。 Deep TabNine 使用 GitHub 的近 200 萬個(gè)文件進(jìn)行了訓(xùn)練,它具有預(yù)先存在的知識,而不是僅僅從用戶當(dāng)前的項(xiàng)目中學(xué)習(xí)。此外,這個(gè)模型還引用以自然語言編寫的文檔來推斷函數(shù)名稱、參數(shù)和返回類型。它還能利用傳統(tǒng)工具難以發(fā)現(xiàn)的小線索。例如,它可以理解 app.get_user() 的返回類型被假定為具有設(shè)置器方法的對象,且 app.get_users()的返回類型被假定為列表。 機(jī)器學(xué)習(xí)極大提高智能編碼能力 Jacob 表示,這種軟件雖然并不新鮮事物,但機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)大大地改善了它的功能?!斑@對我來說是解決了一個(gè)問題?!?/span> Deep TabNine 的更新版本讓程序員們留下了深刻印象,他們在 Twitter 上稱這個(gè)軟件“驚人”、“讓人瘋狂”和“絕對令人興奮”。
用戶 Franck Nijhof 是一位在閑暇時(shí)間從事開源家庭自動化軟件工作的 IT 經(jīng)理,他對 Deep TabNine 不僅感到驚訝 ,還覺得既興奮又害怕?!拔沂褂?Deep TabNine 的第一個(gè)小時(shí)內(nèi)沒有作用,因?yàn)槲也煌5乇凰@訝到,腦子里一直不停地問它到底是怎么知道的?怎么做到的?” Nijhof 通過電子郵件告訴 The Verge。 這樣的自動完成工具之前就有過,但 Nijhof 表示 Deep TabNine 的建議更準(zhǔn)確?!拔疫^去曾嘗試過一些'通用'的智能編寫程序,但它們很煩人而且沒有幫助,”他說道,“TabNine 無疑是一個(gè)改變游戲規(guī)則的存在?!?/span> 特斯拉人工智能總監(jiān) Andrej Karpathy 也對這個(gè)程序贊不絕口:
機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測讓代碼建議更優(yōu),支持22種語言 Jackson 表示,該軟件之所以可以提供更好的建議,是因?yàn)樗梢赃M(jìn)行預(yù)測。大多數(shù)自動填充程序必須解析用戶已編寫的內(nèi)容來提出建議,就像人使用數(shù)學(xué)公式中的步驟一樣理順代碼。相比之下,Deep TabNine 依賴于機(jī)器學(xué)習(xí)的能力來查找數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計(jì)模式以進(jìn)行預(yù)測。 與文本生成算法在大量書籍、文章和電影腳本數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練的方式相同,Deep TabNine 對來自編碼庫 GitHub 的 200 萬個(gè)文件進(jìn)行了訓(xùn)練。它在這些數(shù)據(jù)中找到模式,并用其在任意給定代碼行中可能出現(xiàn)的內(nèi)容給出建議,無論是變量名還是函數(shù)。 Jackson 說,使用深度學(xué)習(xí)創(chuàng)建自動編碼軟件有幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)。首先,它可以輕松添加對新語言的支持。只需要將更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)放入 Deep TabNine 中,它就會挖出模式。這意味著,Deep TabNine 支持大約 22 種不同的編碼語言,而大多數(shù)同類型產(chǎn)品只支持一種。 Deep TabNine 支持的編碼語言完整列表如下: Python,JavaScript,Java,C ++,C,PHP,Go,C#,Ruby,Objective-C,Rust,Swift,TypeScript,Haskell,OCaml,Scala,Kotlin,Perl ,SQL,HTML,CSS,Bash 最重要的是,由于深度學(xué)習(xí)的分析能力,Deep TabNine 提出的建議整體上具有很高的質(zhì)量。而且,因?yàn)檐浖粫榭从脩糇约簩懙拇a來提出建議,所以它可以從編碼的那一刻開始就起作用,而不用等著從用戶編寫的代碼中尋找蛛絲馬跡。 TABNINE并不完美:不擅長創(chuàng)造性代碼 當(dāng)然,這個(gè)軟件也并非完美。它在提出建議時(shí)會出錯(cuò),另外,它也不是對所有類型的編碼都有用。Hacker News 和 r / program subreddit 的用戶已經(jīng)找到了它的各種優(yōu)點(diǎn)和編程漏洞(但大多數(shù)傾向于正面評論)。
對于這個(gè)為程序員構(gòu)建的編碼工具的編輯器和工作流程精確度,大家也有很多看法。 Jackson 也坦承了 Deep TabNine 的一些缺點(diǎn),如它更適合某些類型的編碼。它在自動完成相對死記硬背的代碼時(shí)效果最好,這種編程已經(jīng)被做過數(shù)千次,只有很小的變化。但是,它并不擅長用戶用于解決新問題的探索性代碼??紤]到軟件的智能來自數(shù)據(jù)中的模式,這并不奇怪。
那么,它對于普通程序員真的有用嗎?這取決于很多因素,比如他們使用的編程語言,他們想要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)等。但 Jackson 表示,與其說是一個(gè)人類編碼助手,它更像是一種更快的輸入法(一種常見的被稱為結(jié)對編程的做法)。 “想象一下,現(xiàn)在所有的程序員都在使用相當(dāng)于手機(jī)的鍵盤打字,而使用 Deep TabNine 有點(diǎn)像轉(zhuǎn)而去使用常規(guī)鍵盤,”他說道。這款軟件可以提高用戶輸入信息的速度,并且可以提高工作效率,“因?yàn)槟憧梢曰ǜ鄷r(shí)間考慮內(nèi)容而不是細(xì)節(jié)?!钡粫凑漳愕姆绞骄帉懘a,而你也確實(shí)需要要密切關(guān)注它的動向。 如何使用 Deep TabNine? 雖然集成深度學(xué)習(xí)模型具有多種優(yōu)勢,但使用它需要大量的算力。Jackson 明確提到,在筆記本電腦上運(yùn)行無法實(shí)現(xiàn) TabNine 用戶習(xí)慣的低延遲。對此,他們提供了一種解決方案——TabNine Cloud(Beta)服務(wù),該服務(wù)將使用戶能夠使用 TabNine 的服務(wù)器進(jìn)行 GPU 加速自動完成。訪問 TabNine Cloud,可以在此處免費(fèi)注冊:https:///beta_signup 但是,有許多人更愿意將代碼保存在他們的機(jī)器上。為了確保代碼的隱私性和安全性,TabNine 團(tuán)隊(duì)正在研究以下用例:
商業(yè)化前途未定 目前,Jackson 正在考慮下一步該用這款軟件做些什么,以及是否值得商業(yè)化。他說,他本人目前在一家大型科技公司有一份全職工作,他還不想放棄,但來自各領(lǐng)域的人都對這款軟件表示“非常感興趣”。“我還沒有真正決定我想用它做什么?!?/span> 目前,TabNine 的個(gè)人許可用費(fèi)用為 49 美元,商業(yè)用途費(fèi)用為 99 美元,個(gè)人必須注冊 Deep TabNine 測試版才能訪問新的深度學(xué)習(xí)功能。購買許可之后, TabNine 能夠索引更多文件,給出更多相關(guān)建議。
網(wǎng)站上寫道:“TabNine 每分鐘至少可以為你節(jié)省 1 秒鐘。如果你認(rèn)為你的時(shí)間價(jià)值超過 1.40 美元/小時(shí),它將幫你在不到一年的時(shí)間內(nèi)收回成本?!?/span> 他說,如果他能夠使用開源軟件創(chuàng)建這樣的程序,那么 AI 輔助編碼的未來就是一片光明。 “這是在這個(gè)領(lǐng)域工作的每個(gè)人的目標(biāo),告訴計(jì)算機(jī)你想要寫什么樣的代碼,它就能幫你寫,”他說道。“我們目前距離實(shí)現(xiàn)這個(gè)目前還很遠(yuǎn),但我認(rèn)為這種工具可以幫助你更方便地表達(dá)自己的想法?!?/span> 原文鏈接: https://www./2019/7/24/20708542/coding-autocompleter-deep-tabnine-ai-deep-learning-smart-compose https://hub./introducing-deep-tabnine-a-language-agnostic-autocompleter-based-on-openais-gpt-2/ |
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