Meta'nın yapay zeka altyapı ilerlemesine odaklanan yakın tarihli bir etkinlikte şirket, CodeCompose adlı yapay zeka destekli bir kod oluşturma aracının geliştirildiğini açıkladı. Bu yenilikçi araç, GitHub'ın ünlü Copilot teklifiyle benzerlikler paylaşıyor. Meta, CodeCompose'u henüz herkese açık hale getirmemiş olsa da şirket, dahili ekiplerinin VS Code gibi entegre geliştirme ortamlarında (IDE'ler) çalışırken Python ve diğer dillerde programlama önerileri almak için bu aracı zaten kullandığını söylüyor.
Meta'da bir yazılım mühendisi olan Michael Bolin, CodeCompose'un altında yatan modelin şirketin halka açık araştırmasına dayandığını ve dahili kullanım durumlarına ve kod tabanlarına uyacak şekilde tasarlandığını belirtti. Bolin ayrıca CodeCompose'un herhangi bir yüzeye entegre olabileceğinden, geliştiricilerin ve veri bilimcilerin kodla daha verimli çalışmasına izin verebileceğinden bahsetti.
Meta'nın eğittiği en büyük CodeCompose modeli 6,7 milyar parametreye sahip, bu da Copilot'un parametre dolu modelinin yarısından biraz fazla. Parametreler, geçmiş eğitim verilerinden öğrenilen ve modelin metin oluşturma gibi bir sorunla ilgili yeterlilik düzeyini tanımlayan, modelin önemli parçaları olarak işlev görür.
CodeCompose, Meta'nın birinci taraf kodu ve Meta'nın şirket içi programlama dili olan Hack ile yazılmış dahili kitaplıklar ve çerçeveler kullanılarak ince ayarlandı. Bunu yaparak, CodeCompose bu bileşenleri programlama önerilerine entegre edebilir. Aracın temel eğitim veri kümesi, sorunlu bir kod parçası önerme olasılığını azaltmak için hatalardan ve kullanımdan kaldırılan API'ler gibi kötü kodlama uygulamalarından titizlikle temizlendi.
Günlük kullanımda, CodeCompose, geliştiriciler yazarken açıklamaları ve içe aktarma ifadelerini önerir. Ayrıca araç, tek veya birden çok kod satırını tamamlayabilir, hatta gerektiğinde büyük kod parçalarını doldurabilir. Bolin, CodeCompose'un daha doğru öneriler sağlamak için çevredeki kodu ve kod yorumlarını kullandığını iddia etti.
Meta'ya göre, binlerce çalışanı her hafta CodeCompose'tan gelen önerileri kullanıyor ve onaylıyor, kabul oranı %20'yi geçiyor. Ancak şirket, kod üreten AI araçlarıyla ilgili tartışmaları henüz ele almadı. Copilot gibi platformlar, uygun kredi olmadan lisanslı kodu yeniden üretmekle suçlanan telif hakkı sorunlarıyla karşı karşıya kaldı. Bu endişeler, CodeCompose'un benzer sorunlara duyarlı olup olmayacağı konusunda soruları gündeme getiriyor.
Diğer bir hayati konu da üretici kodlama araçlarının yanlışlıkla güvenli olmayan kod sunma potansiyelidir. Yakın tarihli bir Stanford çalışması, yapay zeka tarafından oluşturulan kod sistemlerini kullanan yazılım mühendislerinin güvenlik açıkları içeren uygulamalar oluşturma olasılığının daha yüksek olduğunu keşfetti. Araştırma CodeCompose'u incelememiş olsa da, aynı risklerin geçerli olacağını varsaymak mantıklıdır.
Bolin, geliştiricilerin CodeCompose'un önerilerini takip etmek zorunda olmadığını ve modeli geliştirirken güvenliğin önemli bir husus olduğunu vurguladı. Şirketin, aracın ilerlemesinden memnun olduğunu ve geliştiricilerinin böyle bir çözümü şirket içinde geliştirmekten fayda sağlayacağını da sözlerine ekledi.
CodeCompose gibi araçlar potansiyel olarak önde gelen kodsuz / az kodlu uygulama geliştirme platformlarından biri olan AppMaster gibi platformlara entegre edilebilir. AppMaster, maliyet etkinliği ve hız açısından geliştirme sürecini geliştirirken web, mobil ve arka uç uygulamaları oluşturmak için güçlü araçlar sunmaya odaklanır.
