Trong một sự kiện gần đây tập trung vào tiến trình cơ sở hạ tầng AI của Meta, công ty đã tiết lộ sự phát triển của một công cụ tạo mã do AI cung cấp có tên là CodeCompose. Công cụ sáng tạo này có những điểm tương đồng với sản phẩm Copilot nổi tiếng của GitHub. Mặc dù Meta chưa công khai CodeCompose, nhưng công ty cho biết các nhóm nội bộ của họ đã sử dụng công cụ này để nhận đề xuất lập trình bằng Python và các ngôn ngữ khác khi làm việc trong môi trường phát triển tích hợp (IDE), chẳng hạn như Mã VS.
Michael Bolin, một kỹ sư phần mềm tại Meta, đã tuyên bố rằng mô hình cơ bản của CodeCompose được thành lập dựa trên nghiên cứu công khai của công ty và được điều chỉnh để phù hợp với các trường hợp sử dụng nội bộ và cơ sở mã. Bolin cũng đề cập rằng CodeCompose có thể tích hợp vào bất kỳ bề mặt nào, cho phép các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu làm việc với mã hiệu quả hơn.
Mô hình CodeCompose lớn nhất mà Meta đã đào tạo sở hữu 6,7 tỷ tham số, hơn một nửa so với mô hình đầy tham số của Copilot. Các tham số hoạt động như những phần quan trọng của mô hình, được học từ dữ liệu huấn luyện lịch sử và xác định mức độ năng lực của mô hình liên quan đến một vấn đề, chẳng hạn như tạo văn bản.
CodeCompose đã được tinh chỉnh bằng cách sử dụng mã bên thứ nhất của Meta cũng như các thư viện và khung nội bộ được viết bằng Hack, ngôn ngữ lập trình nội bộ của Meta. Bằng cách đó, CodeCompose có thể tích hợp các thành phần này vào các đề xuất lập trình của nó. Tập dữ liệu đào tạo cơ bản của công cụ đã được làm sạch một cách tỉ mỉ khỏi lỗi và các phương pháp mã hóa kém, chẳng hạn như các API không dùng nữa, để giảm khả năng công cụ đề xuất một đoạn mã có vấn đề.
Trong sử dụng hàng ngày, CodeCompose đề xuất các chú thích và câu lệnh nhập khi nhà phát triển nhập. Hơn nữa, công cụ này có thể hoàn thành một hoặc nhiều dòng mã, thậm chí điền vào các đoạn mã lớn khi cần. Bolin tuyên bố rằng CodeCompose khai thác mã xung quanh và nhận xét mã để cung cấp các đề xuất chính xác hơn.
Theo Meta, hàng nghìn nhân viên của họ sử dụng và phê duyệt các đề xuất từ CodeCompose mỗi tuần, với tỷ lệ chấp nhận vượt quá 20%. Tuy nhiên, công ty vẫn chưa giải quyết những tranh cãi xung quanh các công cụ AI tạo mã. Các nền tảng như Copilot đã phải đối mặt với các vấn đề về bản quyền, bị cáo buộc lấy lại mã được cấp phép mà không có tín dụng phù hợp. Những lo ngại này đặt ra câu hỏi về việc liệu CodeCompose có thể dễ gặp phải những rắc rối tương tự hay không.
Một chủ đề quan trọng khác là tiềm năng của các công cụ mã hóa tổng quát vô tình giới thiệu mã không an toàn. Một nghiên cứu gần đây của Stanford đã phát hiện ra rằng các kỹ sư phần mềm sử dụng hệ thống mã do AI tạo ra có nhiều khả năng tạo ra các ứng dụng có lỗ hổng bảo mật hơn. Mặc dù nghiên cứu không kiểm tra CodeCompose, nhưng thật hợp lý khi cho rằng những rủi ro tương tự sẽ xảy ra.
Bolin nhấn mạnh rằng các nhà phát triển không cần phải tuân theo các đề xuất của CodeCompose và bảo mật là yếu tố chính được cân nhắc khi phát triển mô hình. Ông nói thêm rằng công ty rất hào hứng với tiến độ của công cụ và các nhà phát triển của họ sẽ được hưởng lợi từ việc phát triển một giải pháp nội bộ như vậy.
Các công cụ như CodeCompose có thể được tích hợp vào các nền tảng như AppMaster, một trong những nền tảng phát triển ứng dụng không cần mã / mã thấp hàng đầu . AppMaster tập trung vào việc cung cấp các công cụ mạnh mẽ để tạo các ứng dụng web, di động và phụ trợ đồng thời cải thiện quy trình phát triển về hiệu quả chi phí và tốc độ.
