Google, 하이브리드 시맨틱 ML 코드 완성 기능으로 개발자 생산성 향상

Google 연구원들은 Transformer 기반의 새로운 하이브리드 시맨틱 머신러닝 코드 완성 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 머신러닝(ML)과 규칙 기반 시맨틱 엔진(SE)을 결합하여 개발자 생산성을 크게 향상시킵니다. 이 시스템은 ML과 SE를 세 가지 방식으로 통합합니다. 1) ML을 사용하여 SE의 단일 토큰 제안을 재순위화합니다. 2) ML을 사용하여 단일 및 다중 라인 완성을 적용하고 SE로 정확성을 확인합니다. 3) ML을 사용하여 단일 토큰 시맨틱 제안을 단일 및 다중 라인으로 계속합니다. 3개월 동안 1만 명이 넘는 Google 내부 개발자를 대상으로 한 연구 결과, 단일 라인 ML 완성 기능을 통해 코딩 반복 시간이 6% 감소했습니다. 현재 새 코드의 3% 이상이 ML 완성 제안 채택을 통해 생성되고 있습니다. 이 시스템은 8가지 프로그래밍 언어를 지원하며 시맨틱 검사를 통합하여 코드 정확성을 보장하고 개발자의 신뢰도와 효율성을 크게 향상시킵니다.