Google、ハイブリッドセマンティックMLコード補完で開発者生産性を向上

Googleの研究者たちは、Transformerベースの新しいハイブリッドセマンティック機械学習コード補完システムを開発しました。このシステムは、機械学習（ML）とルールベースのセマンティックエンジン（SE）を組み合わせることで、開発者の生産性を大幅に向上させます。このシステムは、MLとSEを3つの方法で統合します。1）MLを使用してSEの単一トークンの候補を再ランキングする。2）MLを使用して単一行と複数行の補完を適用し、SEで正確性を確認する。3）MLを使用して単一トークンのセマンティック候補を単一行と複数行で続ける。3ヶ月間にわたる1万人以上のGoogle内部開発者を対象とした研究では、単一行のML補完によってコーディングの反復時間が6％減少しました。現在、新しいコードの3％以上がML補完候補の採用によって生成されています。このシステムは8つのプログラミング言語をサポートし、セマンティックチェックを組み込むことでコードの正確性を確保し、開発者の信頼性と効率性を大幅に向上させます。