«`html
Клонирование кода через языковые границы: проблема и решение
Клонирование кода через языковые границы становится все более важной и сложной задачей из-за растущей сложности современной разработки программного обеспечения, где в одном проекте обычно используется множество языков программирования.
Исследование и практические решения
Недавние достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения сделали огромные успехи в обработке многих вычислительных задач возможными, особенно с появлением больших языковых моделей (LLM). Благодаря своим уникальным навыкам обработки естественного языка, LLM привлекли внимание своей возможной применимости в задачах, связанных с кодом, таких как обнаружение клонов кода. Недавние исследования команды ученых из Университета Люксембурга пересмотрели проблему обнаружения кросс-языковых клонов кода и изучили эффективность как LLM, так и предварительно обученных моделей в этой области.
Исследование оценивает производительность четырех различных LLM в сочетании с восемью уникальными подсказками, предназначенными для поддержки обнаружения кросс-языковых клонов кода. Оно оценивает полезность предварительно обученной модели встраивания, которая создает векторные представления фрагментов кода. В результате пары фрагментов кода категоризируются как клонов или не-клонов на основе этих представлений. Для оценки были использованы два популярных кросс-языковых набора данных: CodeNet и XLCoST.
Исследование показало преимущества и недостатки LLM в данной ситуации. При работе с простыми примерами программирования, такими как те, что представлены в наборе данных XLCoST, LLM показали, что они могут достигать высоких значений F1, до 0,98. Однако при более сложных задачах программирования их производительность страдает. Это позволяет предположить, что LLM могут испытывать трудности в полном понимании тонкого значения клонов кода, особенно в кросс-языковом контексте, где важно понимание функциональной эквивалентности кода между языками.
Однако исследование показало, что модели встраивания, которые представляют фрагменты кода из различных языков программирования в одном векторном пространстве, предлагают более надежную основу для обнаружения кросс-языковых клонов кода. С помощью базового классификатора и использования этих встраиваний исследователи смогли достичь результатов, превзойдя все оцененные LLM на приблизительно два процентных пункта на наборе данных XLCoST и примерно на 24 процентных пункта на более сложном наборе данных CodeNet.
Основные выводы и дальнейшие действия
Команда ученых подвела итоги своих основных вкладов в исследование.
Работа широко анализирует возможности LLM для обнаружения кросс-языковых клонов кода с особым упором на Java в сочетании с десятью различными языками программирования. Она применяет несколько LLM к широкому спектру кросс-языковых наборов данных и оценивает эффекты нескольких быстрых инженерных методов, предоставляя отличную точку зрения по сравнению с предыдущими исследованиями.
Исследование предлагает информацию о том, насколько хорошо LLM выполняются в области обнаружения клонов кода. Оно подчеркивает, как близость двух языков программирования влияет на способность LLM обнаруживать клоны, особенно при предоставлении простых подсказок. Эффекты различий языков программирования уменьшаются, когда подсказки фокусируются на рассуждения и логику. Также была обсуждена обобщаемость и универсальная эффективность LLM в задачах обнаружения кросс-языковых клонов кода.
Исследование сравнивает производительность LLM с традиционными методами машинного обучения, используя изученные представления кода в качестве основы. Результаты эксперимента показали, что LLM могут не полностью понимать значение клонов в контексте обнаружения клонов кода, что указывает на то, что традиционные методы все еще могут быть более эффективны в этом отношении.
В заключение, результаты подтверждают, что хотя LLM обладают высокими возможностями, особенно в обработке простых примеров кода, они могут быть не самым эффективным методом для обнаружения кросс-языковых клонов кода, особенно при работе с более сложными ситуациями. С другой стороны, модели встраивания более подходят для достижения передовой производительности в этой области, поскольку они предоставляют последовательные и языконейтральные представления кода.
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему 48k+ ML SubReddit
Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь
Исследователи из FPT Software AI Center представляют XMainframe: современную большую языковую модель (LLM), специализированную для модернизации мейнфреймов, чтобы решить проблему модернизации устаревшего кода на сумму в $100 млрд
Статья Embeddings or LLMs: What’s Best for Detecting Code Clones Across Languages? была опубликована на MarkTechPost.
Использование искусственного интеллекта для вашего бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Embeddings or LLMs: What’s Best for Detecting Code Clones Across Languages?.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями об ИИ в нашем Телеграм-канале https://t.me/aisalesbotnews
Попробуйте AI Sales Bot https://saile.ru/ Это AI ассистент для продаж, он помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с решением от saile.ru будущее уже здесь!