| Abstract |
Ģeneratīvo valodas modeļu pielietojums pēdējo dažu gadu laikā ir kļuvis ļoti
izplatīts, un tie parāda ievērojamus rezultātus praktiski visās jomās, ieskaitot
programmēšanā. Uz tiem ir bāzēti dažādi, publiski pieejami rīki, ko var lietot jebkurš.
Tā kā īpaši ātri attīstās lielie valodas modeļi, kuri spēj veikt dabiskās valodas apstrādi,
ļaujot tiem ģenerēt tekstu, jāapskata šo modeļu pašreizējā iespējamība asistēt
programmētājam caur pareizu un lietojamu koda ģenerēšanu, jo kods arī ir teksta
formātā.
Darba mērķis ir analizēt un salīdzināt pašreizējās lielo valodas modeļu koda
ģenerēšanas spējas, apskatot to spēju ģenerēt Python kodu no tiem dotajiem
vaicājumiem. Tika izvēlēti 6 mākslīgā intelekta rīki, kuri ir bāzēti uz ģeneratīviem
valodas modeļiem. Četri programmētāju asistenta rīki, kas īpaši paredzēti koda
ģenerēšanas nolūkiem - GitHub Copilot, Replit AI, Amazon CodeWhisperer,
Sourcegraph Cody, un divi sarunboti ar koda ģenerēšanas funkcionalitāti - ChatGPT
un Google Gemini.
Darba gaitā noskaidrots, ka šie rīki spēja lielākoties veiksmīgi ģenerēt prasībām
atbilstošu kodu, un vislabākos rezultātus parādīja GitHub Copilot. Ir arī izsecināts, ka
šo rīku bezmaksas versijas pašreizējā stadijā nav spējīgas aizstāt programmētāja darbu,
bet var noderīgi kalpot kā programmētāju asistenti, atvieglojot vairākus, ar koda
apstrādi un rakstīšanu saistītus, uzdevumus.
Darba apjoms ir 55 lapas un tas satur 14 attēlus, 1 tabulu, 3 pielikumus un 73
informācijas avotus. |
