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Renovando la Autocompletación de Código: Un Enfoque Más Inteligente

Mejorando la autocompletación de código con entrenamiento contextual y de currículum para programar mejor.

Hitesh Sagtani, Rishabh Mehrotra, Beyang Liu

― 7 minilectura


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En el mundo de la programación, la velocidad y la precisión son clave. Cuando los desarrolladores escriben código, quieren herramientas útiles que pueden sugerir qué escribir a continuación. Una de estas herramientas es el software de autocompletado de código, que intenta predecir lo que un programador va a escribir. Pero a veces, estas herramientas no cumplen. Este artículo explora un nuevo enfoque para mejorar el autocompletado de código usando dos ideas clave: contexto y aprendizaje por currículos.

¿Qué es el Autocompletado de Código?

El autocompletado es una función en muchos entornos de codificación que ayuda a los desarrolladores a escribir código más rápido. Cuando un programador empieza a escribir una línea, la herramienta de autocompletado da sugerencias sobre lo que podría querer escribir a continuación. Esto es especialmente útil al escribir piezas de código largas o complejas, donde un pequeño error puede causar grandes dolores de cabeza.

El Desafío del Autocompletado

Aunque las herramientas de autocompletado son útiles, enfrentan un gran desafío conocido como latencia. Esto se refiere al tiempo de retraso entre cuando un programador escribe y cuando la herramienta ofrece una sugerencia. Si el retraso es demasiado largo-más de 500 milisegundos-los programadores pueden optar por seguir escribiendo en lugar de esperar a que la herramienta se ajuste. Esto puede hacer que la sugerencia anterior sea inútil.

El problema principal es que estas herramientas necesitan mirar tanto lo que ya se ha escrito (prefijo) como lo que probablemente vendrá después (sufijo). Aquí es donde las cosas pueden complicarse, especialmente al tratar con estructuras de código complicadas.

La Necesidad de Mejora

Las investigaciones muestran que algunos modelos de autocompletado de código tienen problemas con estructuras de código complejas, dejándolos incapaces de proporcionar sugerencias útiles. Los modelos de lenguaje más pequeños, que son típicamente más rápidos y se utilizan para asistencia de codificación en tiempo real, a menudo tienen más dificultades en comparación con modelos más grandes.

Aprendiendo de los Errores

Para hacer que estos modelos sean más inteligentes, necesitamos entender dónde suelen fallar. Al identificar patrones donde las sugerencias a menudo se desvían, podemos crear mejores datos de Entrenamiento. Aquí es donde entra el aprendizaje por currículos.

El aprendizaje por currículos es como enseñar a los niños: empiezas con lo básico y gradualmente introduces temas más difíciles. En la codificación, esto significa entrenar a los modelos con ejemplos más fáciles primero antes de pasar a los más difíciles. Al hacer esto, estos modelos pueden aprender y mejorar sus sugerencias con el tiempo.

Introduciendo Contexto y Currículo

Para mejorar la efectividad del autocompletado, incorporamos tanto ejemplos de contexto como de currículos en el entrenamiento de los modelos de codificación.

Mejorando con Contexto

El contexto aquí se refiere a la información adicional sobre el código que puede ayudar a hacer mejores sugerencias. Por ejemplo, si el modelo sabe lo que hace una cierta función o qué variables están disponibles, puede hacer recomendaciones más relevantes.

Al recopilar contexto relevante de proyectos de codificación, podemos proporcionar a los modelos información más específica durante el entrenamiento. Este contexto les ayuda a entender las dependencias y relaciones dentro del código, resultando en sugerencias más inteligentes.

Creando un Currículo

Para establecer un currículo efectivo, recopilamos ejemplos difíciles de código existente y enseñamos a los modelos usando estos escenarios. Al enfocarnos en patrones de código que a menudo complican a los modelos, les ayudamos a aprender de sus errores. Esto incluye extraer fragmentos de código desafiantes de varios proyectos de programación para asegurar que los modelos obtengan una educación completa.

Cómo Funciona: Entrenando los Modelos

El proceso de mejorar los modelos de autocompletado de código se puede desglosar en algunos pasos críticos:

  1. Recolección de Datos: Recopilamos varios ejemplos de código, tanto fáciles como complejos, de proyectos de programación del mundo real. Esto se hace usando herramientas para analizar el código e identificar patrones críticos.

  2. Filtrando el Ruido: No todo el código es útil para el entrenamiento. Filtramos ejemplos mal escritos o irrelevantes, enfocándonos en fragmentos de código de alta calidad.

  3. Creando Recomendaciones Contextuales: Al identificar definiciones de funciones y variables, enriquecemos nuestros datos de entrenamiento con contexto que ayuda a los modelos a entender mejor el código.

  4. Entrenando los Modelos: Con una mezcla bien organizada de ejemplos desafiantes y contexto relevante, comenzamos a entrenar nuestros modelos. Este entrenamiento ajusta sus parámetros para que puedan predecir mejor qué código debería venir a continuación.

  5. Evaluando el Rendimiento: Después de entrenar, ponemos a prueba nuestros modelos. Buscamos mejoras en precisión y latencia para ver qué tan bien funcionan al hacer sugerencias.

Los Resultados

Los resultados de integrar contexto y aprendizaje por currículos en modelos de autocompletado de código han sido prometedores. Aquí está lo que encontramos:

Mejora en el Rendimiento

Después de usar entrenamiento basado en contexto y currículos, la mayoría de los modelos mostraron mejor precisión en sus predicciones. Hicieron más sugerencias correctas y, lo que es más importante, lo hicieron más rápido. Los modelos más pequeños, que usualmente estaban rezagados en comparación con sus contrapartes más grandes, experimentaron las mayores mejoras.

Manteniendo la Latencia Baja

Uno de los hallazgos clave es que estas mejoras en precisión no vinieron a expensas de la velocidad. Los modelos pudieron mostrar mejores sugerencias sin aumentar el tiempo de espera para los programadores. Este equilibrio es esencial porque los desarrolladores necesitan retroalimentación instantánea mientras codifican.

Pruebas en el Mundo Real

Para asegurarnos de que las mejoras no eran solo teóricas, probamos estos modelos en escenarios de codificación del mundo real. A través de pruebas A/B, comparamos el rendimiento de los nuevos modelos con versiones anteriores. Los resultados fueron claros: los nuevos modelos ofrecieron mejores sugerencias, y los usuarios aceptaron estas sugerencias más a menudo.

El Futuro del Autocompletado de Código

Los avances discutidos ofrecen un vistazo al futuro de las herramientas de asistencia en codificación. Al enfocarnos en el contexto y aprender de ejemplos de código desafiantes, podemos crear sistemas más inteligentes que realmente ayuden a los desarrolladores.

Investigación Continua

Nuestro trabajo está lejos de haber terminado. Queremos investigar más sobre métricas que proporcionen ideas más profundas sobre cómo los modelos funcionan en entornos de codificación reales. También planeamos explorar maneras de automatizar la identificación de la complejidad del código, maximizando las oportunidades de aprendizaje para estos modelos.

Consideraciones Éticas

A medida que mejoramos estas herramientas, también debemos considerar sus implicaciones éticas. Por ejemplo, si bien mejores sugerencias de código pueden aumentar la productividad, existe el riesgo de que la tecnología se use para generar código dañino o malicioso. Por lo tanto, es crucial implementar medidas que garanticen un uso seguro y responsable de las herramientas de codificación mejoradas.

Conclusión

A medida que los desarrolladores buscan maneras de codificar de manera más eficiente, las herramientas de autocompletado mejoradas pueden hacer una gran diferencia. Al utilizar aprendizaje basado en contexto y currículos, podemos mejorar significativamente la precisión y la velocidad de las sugerencias de código. Este avance no solo aumenta la productividad de los programadores, sino que también ayuda a que la codificación sea una experiencia más agradable.

Así que, brindemos por un futuro donde las sugerencias de código sean tan inteligentes como el pez dorado promedio-aunque un pez dorado muy bien entrenado! La combinación de sugerencias inteligentes, respuestas rápidas, y experiencias amigables para el usuario hace que el entorno de codificación sea delicioso.

Fuente original

Título: Improving FIM Code Completions via Context & Curriculum Based Learning

Resumen: Fill-in-the-Middle (FIM) models play a vital role in code completion tasks, leveraging both prefix and suffix context to provide more accurate and contextually relevant suggestions. This paper presents approaches to improve FIM code completion while addressing the challenge of maintaining low latency for real-time coding assistance. We enhance FIM code completion by incorporating context and curriculum examples in the training process. We identify patterns where completion suggestions fail more frequently, revealing complexities that smaller language models struggle with. To address these challenges, we develop a curriculum dataset by extracting hard-to-complete patterns from code repositories and generate context examples using semantic and static analysis tools (e.g. TSC compiler). We fine-tune various sized models, including StarCoder and DeepSeek, on this enhanced dataset. Our evaluation encompasses three key dimensions: the Santa Coder FIM task, the Amazon CCEval benchmark, and a new Multi-Line Infilling evaluation benchmark derived from SWE-bench. Comprehensive ablation studies across multiple model sizes reveal that while all fine-tuned models show improvements, the performance gains are more pronounced for smaller parameter models and incorporating difficult-to-complete examples, as part of curriculum learning, improves the code completion performance. This finding is particularly significant given the latency constraints of code completion tasks. While larger models like GPT and Claude perform well in multi-line completions but are prohibitively challenging to use given high latency, and our fine-tuned models achieve a balance between performance and latency. Finally, we validate our approach through online A/B testing, demonstrating tangible improvements in Completion Acceptance Rate (CAR) and Completion Persistence Rate (CPR), with zero latency impact.

Autores: Hitesh Sagtani, Rishabh Mehrotra, Beyang Liu

Última actualización: Dec 21, 2024

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2412.16589

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.16589

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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