Large Language Models (LLM’s) zoals GPT-3 kunnen op verschillende manieren worden gebruikt bij het genereren van code. Deze modellen zijn getraind op enorme hoeveelheden tekst, waaronder ook programmeercode. Dit stelt hen in staat om patronen en structuren in code te herkennen en nieuwe code te genereren op basis van prompts die door gebruikers worden gegeven.
1. Autocompletion en Code-aanvullingen: Programmeeromgevingen zoals Visual Studio Code maken gebruik van LLM’s om ontwikkelaars te helpen door code-aanvullingen voor te stellen terwijl ze typen. Een voorbeeld hiervan is GitHub Copilot, dat is gebouwd op OpenAI’s Codex, een model dat is afgeleid van GPT-3 en specifiek is getraind op grote hoeveelheden code. Zoals aangegeven door GitHub (2021), helpt Copilot programmeurs door suggesties te geven voor volledige functies of zelfs hele modules, afhankelijk van de context.
1. Automatisch Genereren van Code-Scripts: LLM’s kunnen worden gebruikt om volledige scripts te genereren op basis van beschrijvingen in natuurlijke taal. Stel bijvoorbeeld een gebruiker beschrijft een proces in natuurlijke taal, zoals “Schrijf een Python-script dat gegevens uit een CSV-bestand leest en de gemiddelde waarde berekent”; een LLM kan vervolgens een script genereren dat precies dat doet. Dit is nuttig voor zowel professionele ontwikkelaars als nieuwelingen.
1. Bug-detectie en Code-verbeteringen: Modellen zoals DeepCode analyseren bestaande code om potentiële fouten, beveiligingsproblemen en inefficiënte constructies te detecteren. Door te leren van bestaande code-repositories kunnen deze modellen aanbevelingen doen om code te verbeteren. Deze toepassing maakt gebruik van de sterke capaciteiten van LLM’s om grote hoeveelheden code te begrijpen en te analyseren.
1. Cross-language Conversions: Sommige LLM’s zijn in staat om code te vertalen van de ene programmeertaal naar de andere. Dit is bijzonder handig voor legacy systemen die moeten worden gemoderniseerd of wanneer er een behoefte is aan meerdere versies van een codebase in verschillende talen. Bijvoorbeeld, een LLM kan een Java-functie converteren naar Python of C++ op basis van de beschreven functionaliteit in natuurlijke taal.
1. GitHub Copilot: “GitHub Copilot is your AI pair programmer,” GitHub, 2021. Beschikbaar via: [GitHub](https://github.com/features/copilot)
1. OpenAI Codex: “Introducing OpenAI Codex,” OpenAI, 2021. Beschikbaar via: [OpenAI](https://openai.com/blog/openai-codex/)
1. DeepCode AI: “DeepCode’s AI Code Review,” DeepCode, n.d. Beschikbaar via: [DeepCode](https://www.deepcode.ai/)
Het genereren van code met behulp van LLM’s biedt vele voordelen, waaronder verhoogde efficiëntie, foutreductie en een verbetering van de productiviteit van softwareontwikkelaars. Door de brede kennis en het vermogen van deze modellen om natuurlijke taal om te zetten in syntactisch correcte en functioneel relevante programmeercode, openen zich nieuwe mogelijkheden voor automatisering in softwareontwikkeling.
