StarCoder : qu’est-ce que c’est et à quoi sert-il assistant pour programmeurs

Sorti en mai 2023, StarCoder est un système gratuit de génération de code AI et est proposé comme alternative au plus connu GitHub Copilot, CodeWhisperer d’Amazon ou AlphaCode de DeepMind.

Ce nouveau modèle en dit long sur l’ampleur du soutien aux programmeurs et sous le prisme de ceux qui développent l’intelligence artificielle (IA) et, plus généralement, comment les Large Language Models (LLM) deviennent de plus en plus des outils au service de l’IA elle-même.

StarCoder fait partie de BigCode, un projet qui vise à créer une communauté axée sur les outils de génération de code pour l’IA et à laquelle participent plus de 600 partenaires de laboratoires universitaires et industriels. Nous sommes assis sur un grand changement – ​​celui des auto-encodeurs ouverts – dont les effets sont même inimaginables.

Introduction à StarCoder, le nouveau LLM

StarCoder se situe dans la sphère de BigCode, un projet collaboratif entre ServiceNow et Hugging Face, une startup new-yorkaise qui modifie le développement et l’utilisation des modèles de langage, les rendant moins complexes à utiliser et moins coûteux, participant activement à leur démocratisation. En fait, StarCoder est Open source et peut être téléchargé ici.

Le caractère ouvert répond également aux besoins de réponse aux besoins de responsabilité: un code sous licence ouverte est un atout auquel chacun peut participer.

Formé à l’utilisation du code source gratuit, le modèle StarCoder comporte 15,5 milliards de paramètres et prend en charge plus de 80 langages de programmationse prête à être un assistant de codage transversal bien que Python soit le langage qui en profite le plus.

En termes plus immédiats, StarCoder c’est un modèle de langage raffiné capable de coder de manière faisant autorité. Un support valable (et encore plus indispensable) pour les programmeurs.

Comment fonctionne StarCoder

Il utilise une technique d’attention multi-requêtes (MQA) déjà incluse dans GPT-4. L’attention multi-requêtes – dans son explication la plus simplifiée – consiste en plusieurs niveaux d’attention qui agissent en parallèle avec différentes transformations linéaires sur les requêtes, les valeurs, les clés et les sorties. Voici une explication plus détaillée.

Le point crucial est ce qui permet à StarCoder de comprendre le code déjà écrit et de renvoyer des suggestions précises et précis, précisément parce que plusieurs requêtes sont examinées simultanément.

Profitant de cette technique, StarCoder collecte et compile une grande quantité de données à partir de plusieurs langages de programmation et provenant des référentiels GitHub. Un vaste ensemble de données diverses qui augmentent l’efficacité avec laquelle il accomplit ses tâches.

Le Multi-query Attention présente un autre avantage : il démontre que les LLM ne sont pas aussi compliqués qu’il y paraît à première vue. Ils tirent parti du Deep Learning pour analyser les données et acquérir une compréhension de la grammaire, de la syntaxe et – dans une mesure différente de celle des humains – du contexte.

De ce point de vue, StarCoder est l’un des nombreux LLM qui contribuent à changer l’approche des processus.

Applications StarCoder

Les utilisations les plus immédiates conduisent à la complétion, vérification et génération de code. Dans le premier cas, il peut examiner des portions de code pour les compléter – même en détectant les parties manquantes – fournissant ainsi une aide valable à ceux qui développent.

Une question légèrement différente est celle de générer du code à l’aide d’invites en langage naturel, ce que StarCoder lui-même n’est pas capable de faire, sauf en utilisant des outils spécifiques. Des outils qui, par ailleurs, permettent également de trouver des bugs dans le code identifiés en l’exécutant.

Les avantages d’utiliser StarCoder

En parlant d’avantages, les plus immédiats vont au-delà de la génération automatique de code, au-delà des suggestions et des capacités de contrôle et de vérification. Des avantages, certes, mais superficiels. Il y en a des moins évidents :

• apprentissage: un avantage non seulement pour les débutants. La capacité de StarCoder à fournir des exemples de code vous aide à comprendre comment surmonter les problèmes ou comment mieux écrire des portions complexes et peu intuitives.
• entraînement: StarCoder est un modèle pré-entraîné, ce qui signifie qu’il est pratiquement prêt à l’emploi sans avoir à s’entraîner à partir de zéro
• interopérabilité: peut être intégré dans de nombreuses applications, par exemple dans les IDE ou les Chatbots.

Il existe des outils qui vous apprennent à vous familiariser avec StarCoder.

Ressources disponibles pour apprendre et utiliser StarCoder

Le meilleur conseil est de commencer par les bases. Il existe quelques vidéos essentielles sur YouTube. En plus de celui produit par AssemblyAI, il existe un tutoriel tout aussi valable publié par Sam Witteveen. Sur GitHub, vous trouverez des exemples d’utilisation et des spécifications pour les utilisations respectives.

Ensuite, il y a l’interface graphique spécialement créée pour donner à chacun la possibilité de mieux comprendre l’utilisation de StarCode et une base de connaissances conséquente, là encore gérée par BigCode.

Hugging Face a créé des pages web dédiées à l’utilisation de StarCoder, avec des explications détaillées sur l’installation et les limitations du LLM.

Limites et défis liés à l’utilisation de StarCoder

Comme tout modèle d’IA, StarCoder a ses limites et n’est pas toujours en mesure de générer le code le plus efficace. Le code doit donc toujours être vérifié et, si nécessaire, optimisé.

La langue principale utilisée pour la formation est l’anglais, cela peut contribuer à diminuer la précision de StarCoder, tout comme la formation peut y contribuer et – cela aussi – est un mal commun à tous les modèles. La quantité et la qualité des données utilisées sont fondamentales pour la précision des résultats et, plus généralement, pour les performances de StarCoder.

En attendant les améliorations de BigCode, il faut considérer que StarCoder il se prête mal au traitement de grandes quantités de données, même s’il est fourni via des outils natifs tels que Playground ou le Chatbot. StarCoder est une aide valable mais n’est pas capable de remplacer les humains.

StarCoder : le futur du codage automatisé

Il est indéniable que les dés n’ont pas encore été jetés. Le codage automatisé a un avenir de plus en plus prometteur, composé d’outils de plus en plus fiables, performants et précis. Les défis sont cependant nombreux et – même dans ce domaine – BigCode a lancé les dés. Le choix de proposer un code ouvert et de travailler sur l’Open data permet une plus grande prise de responsabilité par l’ensemble de la communauté concernée.

Toutefois, pour continuer dans cette direction, un processus de rétroaction en temps opportun est nécessaireun esprit critique approprié et la volonté de corriger les erreurs et de surmonter les problèmes qui surgiront inévitablement.

Si la principale crainte est le remplacement des humains par les LLM, nous n’allons nulle part et, de toute façon, il n’existe pas une seule preuve d’un éventuel remplacement au détriment des développeurs. Le temps où un modèle sera capable d’écrire du code mieux que les humains est loin.