StarCoderを紹介します：新しいプログラミングAI

BigCodeは最近、開発者が効率的なコードをより速く書けるようにすることを目的に、StarCoderという新しい人工知能型LLM（Large Language Model）をリリースしました。ここでは、StarCoderについて、StarCoderの仕組み、StarCoderを活用してコーディング能力を高める方法についてご紹介します。

StarCoderとは？

StarCoderは、プログラミング言語のみを対象にしたLLMで、プログラマーが短時間で高品質で効率的なコードを書くことを支援することを目的としています。

Python で書かれており、C , Python, Java などのオブジェクト指向プログラミング言語やFortran, C などの手続き型プログラミング言語を含む80以上のプログラミング言語を記述できるように訓練されています。

StarCoderはどのように動作するのですか？

StarCoder LLM は、StarCoder がコード’の内容を理解し、正確な提案を生成できるように、マルチクエリー・アテンション・テクニックを採用しています。この技術では、複数のクエリを同時に分析し、適切なレスポンスを提供します。

StarCoder LLM’の学習プロセスでは、GitHubリポジトリから入手した複数のプログラミング言語から膨大な量のデータを収集し、コンパイルしています。この多様なデータセットを活用することで、StarCoderは正確で効率的なコード提案を生成することができます。

StarCoder LLMの使用方法について

StarCoder LLMを使い始めるのは簡単です。PlaygroundやChatbotを含むStarCoder’のどのツールも活用して、効率的なコードを書くことができます。ここでは、より良いプログラムを書くためにStarCoderをどのように活用できるかを説明します。

1.コードの補完

StarCoder は、StarCoder Playground インターフェイスを使用することで、これまでに書かれたコードの文脈に基づいて、プログラムをかき集めて完成させたり、プログラムの欠落部分を発見したりすることができます。StarCoder Playground を使用するには、コードプロンプトに未完成のコードを書き込みます。

例えば、こんな感じです：

StarCoder では、コード補完機能を示す生成ボタンをクリックすると、プロンプトのコードを補完する JavaScript 配列メソッドを提案します。

2.自然言語プロンプトからのコード生成

StarCoderは、"1から100までの素数を求める関数を作成する"といった自然言語のプロンプトを理解できる命令モデルではない。しかし、StarCoder’のチャットボット（Tech Assistant）を使って、下図のように指示を入力し、StarCoderを命令モデルとして活用することができます：

この画像は、StarCoder’の技術アシスタントが、1から100までの素数の和を求めるPython関数を書くように依頼される様子を描いたものです。

同様に、このチャットボットを活用して、StarCoderがGitHubリポジトリにある何千もの類似プログラムに特定のコードを通すことによって行う、コード’の構造のバグを検出することもできます。これにより、コードのデバッグにかかる時間や労力を節約することができます。

上記の機能に加えて、StarCoder LLMはより多くの機能を提供します。これには、コード補完機能を提供するVisual Studio Code Extensionが含まれており、ソフトウェア開発時の生産性を高めるのに役立ちます。

StarCoder LLMの現在の制限事項

StarCoder LLMは素晴らしいAI（人工知能）ツールですが、いくつかの制約があります。主な制限の1つは、トレーニング・データへの依存です。トレーニングデータの質と量が、StarCoder LLMのパフォーマンスを制限します。

また、LLMをコード生成や補完に利用する場合、StarCoder’のフィードバックがより正確である可能性があるケースに遭遇するかもしれません。さらに、StarCoderは、Playgroundやチャットボットのようなチャネルを通じて供給される大量のデータを処理することが困難である。BigCodeがこれらの制限を改善することを期待します。