Les modèles de langage de grande taille (LLMs), tels que GPT-3 et ses successeurs, peuvent être utilisés de diverses manières pour la génération de code. Ces modèles, développés pour comprendre et produire du texte de manière contextuelle, ont montré des capacités étonnantes dans le domaine de la programmation. Voici comment les LLMs peuvent être exploités pour la génération de code, illustré par des exemples et soutenu par des sources fiables.
Exemple :
Supposons qu’un développeur commence à écrire une fonction en Python pour calculer la somme des éléments d’une liste :
```
def somme_liste(liste):
somme =
```
Un LLM pourrait ensuite proposer de compléter la fonction comme suit :
```
def somme_liste(liste):
somme = 0
for element in liste:
somme += element
return somme
```
Exemple :
Un développeur pourrait demander au modèle : “Comment écrire une fonction en Python qui trie une liste de nombres dans l’ordre croissant ?”. Le LLM pourrait générer le code suivant :
```
def trier_liste(liste):
return sorted(liste)
```
Exemple :
Un code initial pourrait ressembler à ceci :
```
def calculer_facteur(n):
resultat = 1
for i in range(1, n+1):
resultat *= i
return resultat
```
Le modèle pourrait proposer une version optimisée en utilisant la bibliothèque `math` de Python :
```
import math
def calculer_facteur(n):
return math.factorial(n)
```
Exemple :
Si une fonction contient une erreur comme :
```
def diviser(a, b):
return a / b
```
Le modèle pourrait détecter le cas de division par zéro et proposer une correction telle que :
```
def diviser(a, b):
if b == 0:
return ‘Erreur: Division par zéro‘
return a / b
```
Ces exemples et explications montrent comment les LLMs peuvent révolutionner le processus de développement de logiciel, en rendant la génération, la complétion, et l’optimisation du code plus accessibles et plus efficaces.
