Questo articolo sull’IA spiega come i linguaggi di programmazione possono potenziarsi reciprocamente attraverso l’ottimizzazione delle istruzioni

L'articolo spiega come i linguaggi di programmazione si potenziano reciprocamente attraverso l'ottimizzazione delle istruzioni.

L’introduzione dei Large Language Models (LLM) ha colpito il mondo di sorpresa. Questi modelli sono famosi per imitare gli esseri umani generando contenuti unici e creativi e rispondendo alle domande come farebbe un essere umano. Questi modelli sono in grado anche di riassumere lunghi paragrafi di testo, tradurre lingue e completare codici. Lo sviluppo di LLM creati appositamente per la produzione di codice ha visto di recente un incremento significativo. Le straordinarie capacità di produzione di codice di questi modelli, noti anche come code LLM, hanno attirato molta attenzione nel campo accademico e industriale. CodeGeeX, StarCoder, CodeLlama e Codex sono alcuni code LLM notevoli che sono stati introdotti di recente.

L’applicazione di algoritmi di addestramento delle istruzioni è una svolta affascinante nell’ambito dei code LLM. Ricerche recenti hanno esaminato l’idea di insegnare ai LLM come seguire istruzioni specifiche al fine di migliorare la loro capacità di produzione di codice. Uno studio recente esplora l’interessante idea che una volta che i programmatori umani hanno padroneggiato un linguaggio di programmazione, potrebbe essere più semplice per loro imparare un secondo linguaggio. Lo scopo principale di questo studio è determinare se vari linguaggi di programmazione possono integrarsi mentre i large language models stanno affinando le loro istruzioni.

Per esplorare e investigare questa teoria, un gruppo di ricercatori ha condotto una serie di esperimenti approfonditi che coinvolgono otto linguaggi di programmazione popolari: Python, JavaScript, TypeScript, C, C++, Java, Go e HTML. Questi linguaggi includono una vasta gamma di paradigmi di programmazione e casi d’uso, dai linguaggi di markup come HTML ai linguaggi di livello di sistema come C e C++, nonché ai linguaggi di scripting come Python e JavaScript. L’obiettivo principale di questi test era verificare se il raffinamento delle istruzioni in un linguaggio di programmazione potesse migliorare le prestazioni di un code LLM quando utilizzato con un altro. Per questi test, il code LLM utilizzato era StarCoder.

Al fine di garantire che le istruzioni siano coerenti con la sintassi e i requisiti di ciascun linguaggio, la metodologia per la creazione di istruzioni specifiche per il linguaggio coinvolge la modifica dell’istruzione iniziale basata su Python attraverso l’evoluzione approfondita o, nel caso di HTML, l’evoluzione in ampiezza. L’evoluzione approfondita è un metodo per generare istruzioni specifiche per il linguaggio partendo da un’istruzione iniziale basata su Python e rendendola più intricata e su misura per il linguaggio di destinazione, catturando le sfumature specifiche del linguaggio. D’altra parte, l’evoluzione in ampiezza prevede la creazione di istruzioni completamente nuove specifiche per HTML anziché partire da istruzioni basate su Python, riconoscendo la natura distintiva di HTML nello sviluppo web.

I risultati degli esperimenti hanno prodotto alcune conclusioni significative. È stato dimostrato che, per quanto riguarda i compiti di creazione di codice, i linguaggi di programmazione hanno sicuramente la capacità di eseguire notevolmente meglio l’uno rispetto all’altro. Ad esempio, quando testato su codice Java utilizzando il benchmark HumanEval-X, un modello di codice noto come CODEM-Python 15B addestrato su dati Python ha dimostrato un notevole miglioramento assoluto del 17,95% nella precisione pass@1. Questo risultato suggerisce che la conoscenza di un linguaggio, come Python, può migliorare significativamente la produzione di codice in un altro linguaggio, come Java.

In modo ancora più sorprendente, quando utilizzato su un corpus di HTML (un linguaggio di markup), CODEM-HTML 7B ha mostrato un significativo miglioramento assoluto del 15,24% pass@1. Ciò implica che anche linguaggi fondamentalmente diversi, come i linguaggi di markup come HTML e i linguaggi di programmazione convenzionali come Java, possono migliorare reciprocamente le abilità di produzione di codice.