اقتراحات فعّالة لرموز الذكاء الاصطناعي: القليل هو الأكثر
2025-01-29
اكتشفت شركة كودو (سابقا كوديوم) درسًا بالغ الأهمية في استخدام نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لمراجعة الأكواد من خلال أداة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، كودو ميرج. في البداية، أثبتت إعطاء الأولوية لاكتشاف الأخطاء على اقتراحات الأسلوب أنها غير فعّالة؛ فقد غمر النموذج مشاكل الأسلوب الأسهل في العثور عليها، مما أدى إلى إرهاق الاقتراحات بين المطورين. جاء التقدم من تبسيط مهمة النموذج: التركيز فقط على العثور على الأخطاء والمشاكل ذات المغزى. وقد أدى هذا التركيز الدقيق إلى زيادة معدلات اكتشاف الأخطاء ونسبة الإشارة إلى الضوضاء، مما أسفر عن زيادة بنسبة 50٪ في معدلات قبول الاقتراحات وزيادة بنسبة 11٪ في التأثير الإجمالي. الاستنتاج الرئيسي: في بعض الأحيان، يكون القضاء على المشتتات أكثر فاعلية من إعطاء الأولوية المعقدة.
التطوير
مراجعة التعليمات البرمجية