通过语音命令来进行编程!开发人员 Sharif Shameem 为 OpenAI 的语言 AI模型 GPT-3 编写了两个代码示例,使之能够将语音命令自动转换成相应的代码。

2019 年初,OpenAI 推出了 AI GPT-2,开发人员 Jacob Jackson 在此基础上开发了代码编辑器Deep TabNine,它为编写代码提供了基于 AI 的自动完成功能。Jackson 用 GitHub 数据库中的源代码训练 GPT-2,使 AI 可以识别出 22 种编程语言,以及哪种命令可能必须出现在代码行下一行中。这意味着像 GPT-2 这样的语言 AI 不仅仅能生成文本!对此,程序员们热情高涨,用“惊人”、“疯狂”和“不可思议”来描述 AI 自动补充。

2020 年 5 月,OpenAI 推出了 GPT-3。GPT-2 的后继者体积要大上百倍,撰写的文本更好,而且使用很少的训练示例即可掌握新任务,而不是像 Deep TabNine 那样需要 200 万个代码摘录。Sharif Shameem 通过 GPT3 接口训练了一种 AI 前端开发。前端开发主要为应用程序或网站构建用户界面。Shameem 只用了两个代码示例来训练 AI,这是他专为 GPT-3 编写的。

根据这两个简单的例子,GPT-3 可以使用格式化的描述生成 JSX 代码。例如:当语音命令“每种彩虹颜色对应一个按钮”时,AI 为七个不同的按钮编写了适当的 JSX 代码。命令“世界上最富有的国家的名称和 BiP 列的表”生成的是一个相应的表。短语“唐纳德·特朗普头发颜色的按钮”产生了一个黄色的按钮。

Shameem 写道,对于纯 HTML 和 CSS 代码,同样的结果也是可能的。对于 AI 的训练,只需要另外两个相应的代码示例。GPT-3 的综合预训练使之在神经网络方面有广博的上下文知识,这使得 Shameem 的编程 AI 成为可能。Deep TabNine 必须经过许多代码示例的训练,但 GPT-3 已经带来了基本的语言理解和编程能力。在一些例子的基础上,AI 只需要指向正确的方向就可以将语音命令转换成适当的代码。

从长远来看,在重复性编程任务很普遍的地方,AI 工具都将彻底改变开发人员的工作。据 Shameem 称,这不仅适用于 Web 前端专业人员,也适用于后端开发人员。

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