WizardCoder
- это модель программирования из нейронной сети на основе трансформатора, которая использует сравнение кода для завершения кода. Она была представлена исследователями из Google Research в 2022 году.
WizardCoder
имеет двухэтапную архитектуру:
Ключевой особенностью WizardCoder
является механизм сравнения кода. Кодировщик контекста создает векторные представления как для входного, так и для выходного кода. Эти представления сравниваются, чтобы выявить сходства и различия между двумя последовательностями кода.
Сравнение кода позволяет модели сосредоточиться на важных деталях, которые необходимо изменить или добавить в исходный код, чтобы получить желаемый результат.
WizardCoder
обучается на большом наборе пар кода, состоящих из входного и выходного кода. Во время обучения модель учится заполнять пропуски или исправлять ошибки в коде с помощью механизма сравнения кода.
WizardCoder
был оценен на различных задачах программирования, включая:
Результаты показывают, что WizardCoder
превосходит существующие модели на этих задачах, особенно когда входной код является неполным или содержит ошибки.
Хотя WizardCoder
демонстрирует впечатляющие результаты, у него есть и некоторые ограничения:
WizardCoder
- это мощная модель программирования на основе трансформаторов, которая использует сравнение кода для завершения или исправления кода. Ее механизм сравнения кода позволяет модели сосредоточиться на важных деталях, которые необходимо изменить или добавить для получения желаемого результата. Хотя существуют определенные ограничения, WizardCoder
имеет потенциал для значительного улучшения разработки программного обеспечения и автоматизации задач программирования.