Amazon дебютира CodeWhisperer, неговия ML задвижван „спътник за кодиране“

Amazon разкриха в четвъртък codewhisperer, нов инструмент за разработчици, който обезсилва препоръките за код. Инструментът, задвижван от машинно обучение, в момента е наличен в предварителен преглед.

CodeWhiperer предоставя препоръки въз основа на контекстна информация, като местоположението на курсора в изходния код, кода, който предхожда курсора, и кода в други файлове в същите проекти. Той също така отговаря на прости подкани на естествен език, като например „качете файл с криптиране от страна на сървъра“.

За разлика от традиционните инструменти за подпомагане на кодирането, които генерират един ред код в даден момент, CodeWhisperer генерира цяла подпрограма наведнъж. Той поддържа основни езици за програмиране, включително Java, Javascript и Python, както и множество IDE.

CodeWhisperer използва най-новите големите езикови модели и е обучен върху огромни набори от данни - хранилища с отворен код, вътрешни хранилища на Amazon, документация за API и форуми.

„Обучихме модела на най-често срещаните модели за изграждане на облачни приложения, така че можете да създавате и иновирате в облака много по-бързо от всякога“, каза Свами Сивасубраманиан, вицепрезидент по данни и ML услуги на AWS, по време на конференцията на Amazon re:MARS в четвъртък. 

Въпреки че е проектиран да повиши производителността на кодера, той прави това по отговорен начин, добави той - смекчавайки рискове като пристрастия, уязвимости в сигурността и грешки. Той идва с вграден скенер за сигурност, който помага при откриването на уязвимости в проектите на разработчиците. Той също така има вградена функция за проследяване на референтни данни, за да открие дали дадена препоръка за код може да бъде подобна на конкретни данни за обучение на CodeWhisperer. Това ви позволява лесно да намерите и прегледате този референтен код и как се използва в контекста на друг проект.

CodeWhisperer също така ще помогне на кодерите да избегнат пристрастия, като премахне препоръките за код, които може да се считат за пристрастни и несправедливи.