MPCoder: Geração de Código Personalizada pra Desenvolvedores

Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) mostraram que podem ser úteis para ajudar desenvolvedores em tarefas de programação. Eles podem criar código, gerar testes, e mais. Mas, enquanto muitos estudos focam em como produzir código correto, não há muitos que olham para como gerar código personalizado para diferentes usuários. Para resolver esse problema, criamos o MPCoder, um sistema que gera código personalizado para diferentes usuários com base nos seus estilos de programação específicos.

#A Necessidade de Personalização na Geração de Código

Os desenvolvedores têm jeitos únicos de escrever código. Esses estilos dependem de preferências pessoais e dos requisitos de vários projetos. Quando um desenvolvedor usa um LLM para gerar código, os resultados podem não atender aos seus padrões específicos. Por exemplo, a Alice, uma desenvolvedora de software, usa um LLM fornecido pela empresa para geração de código. Se o LLM não se alinha com o estilo de programação dela ou com os padrões do projeto, ela pode ter que gastar um tempo a mais consertando o código gerado. Isso pode atrasá-la e aumentar sua carga de trabalho.

#Desafios na Geração de Código Personalizado

Criar um sistema que consiga gerar código adaptado aos estilos individuais de vários usuários traz muitas dificuldades:

1. Estilos de Programação Individuais: Cada desenvolvedor tem seu próprio jeito de escrever código. Ajustar um LLM para caber no estilo de cada usuário pode ser caro e demorado.

2. Aprendendo Estilos de Programação: Estilos de programação incluem diferentes elementos, como como nomear variáveis, formatar o código e organizar estruturas. Distinguir entre estilos e capturá-los com precisão é desafiador.

3. Avaliar Estilos: Enquanto é mais fácil checar se um código funciona corretamente rodando testes, avaliar estilos de programação é mais complicado. Não existe uma métrica clara para medir as diferenças de estilo entre diferentes pedaços de código.

#A Abordagem do MPCoder

Para enfrentar esses desafios, apresentamos o MPCoder, que cria código personalizado para diferentes usuários com base nos seus estilos únicos. Nosso sistema funciona da seguinte maneira:

#Aprendendo Estilos de Programação

O MPCoder usa dois métodos para entender os estilos de programação:

1. Aprendizado de Estilo Explícito: Usamos uma ferramenta para checar regras específicas de estilo de programação, como indentação e espaçamento. Ao identificar essas características de estilo explícitas, ajudamos o modelo a aprender a reconhecer os estilos de sintaxe que são comuns na indústria.

2. Aprendizado de Estilo Implícito: Este método foca em entender as preferências de programação de usuários individuais. Ao analisar o código passado dos usuários, o sistema aprende sobre convenções de nomenclatura, padrões de design e outras escolhas pessoais.

#Adaptador de Estilo para Múltiplos Usuários

Para garantir que o sistema consiga se adaptar a vários usuários, projetamos uma funcionalidade especial chamada "adaptador de estilo". Essa parte do sistema ajuda o LLM a entender as diferenças de estilos entre os usuários. Ela processa informações dos estilos de programação de diferentes desenvolvedores e gera código que se alinha aos estilos escolhidos.

#Gerando Código Personalizado

Após o processo de treinamento, o modelo pode gerar código que combina com os estilos passados de um usuário. Ao inserir um ID de usuário, o sistema pode produzir código que segue os padrões de programação preferidos desse usuário. Ele combina aprendizado explícito e implícito para garantir que o código gerado reflita tanto as preferências de sintaxe quanto de semântica.

#Avaliando Estilos de Programação

Um problema significativo na geração de código personalizado é como avaliar estilos de programação efetivamente. Em nossa pesquisa, propusemos uma nova métrica chamada Código de Estilo de Programação (CSS). Essa pontuação fornece uma maneira numérica de avaliar quão semelhante dois pedaços de código são em termos de seus estilos de programação. Essa métrica analisa vários critérios de estilo e mede semelhanças e diferenças.

#Conclusão e Contribuições

O MPCoder aborda a lacuna na geração de código personalizada para múltiplos usuários. Ele contribui para este campo de várias maneiras:

1. É o primeiro estudo a focar em criar código personalizado para múltiplos usuários, em vez de apenas gerar código correto.

2. Apresenta um novo modelo que aprende os estilos de programação de vários usuários, permitindo uma geração de código sob medida.

3. Introduz uma nova métrica de avaliação para avaliar estilos de programação quantitativamente e oferece um conjunto de dados que inclui código fonte escrito por vários usuários.

Os resultados de nossos experimentos mostram que o MPCoder é eficaz em gerar código personalizado sem comprometer significativamente a correção. Esperamos que essa pesquisa inspire uma exploração maior na geração de código personalizada e nas capacidades dos LLMs.

#Entendendo Estilos de Programação

Estilos de programação podem ser divididos em duas categorias: estilo de sintaxe e estilo semântico.

#Estilo de Sintaxe

Estilo de sintaxe refere-se às regras que governam a formatação do código. Isso inclui como o código é organizado, como indentação, espaçamento e nomeação de variáveis. O estilo de sintaxe geralmente é mais fácil de definir e impor, já que segue diretrizes específicas estabelecidas pela indústria ou requisitos do projeto.

#Estilo Semântico

Por outro lado, o estilo semântico lida com o significado e a intenção por trás do código. Isso envolve como certos recursos da linguagem são usados e como os nomes são escolhidos para variáveis e funções. O estilo semântico pode variar significativamente de um desenvolvedor para outro, tornando-o mais complexo de definir e quantificar.

Tanto os estilos de sintaxe quanto os semânticos são cruciais para criar código legível e manutenível. Entender as diferenças entre os dois pode ajudar a melhorar a eficácia dos modelos de geração de código.

#O Processo de Teste

Para validar nosso modelo, construímos dois conjuntos de dados: PCISparse e PCIDense. Esses conjuntos de dados incluem código escrito por vários usuários para diferentes problemas de programação. Cada conjunto de dados é projetado para capturar diferentes padrões de interação do usuário.

A avaliação do desempenho do MPCoder envolveu compará-lo com métodos existentes em termos de sua capacidade de gerar código personalizado enquanto mantém a correção.

#Resultados dos Experimentos

#Avaliação de Estilo de Programação

Em nossos experimentos, o MPCoder superou todos os outros métodos em termos de Código de Estilo de Programação (CSS), indicando que ele pode aprender e gerar efetivamente de acordo com os estilos de programação dos usuários.

#Avaliação de Correção

Além da personalização, manter a correção do código gerado é essencial. Avaliamos a correção do código gerado pelo MPCoder e comparamos com outros modelos de referência. Os resultados mostraram que, embora o MPCoder focasse na personalização, ele ainda alcançou um bom equilíbrio entre correção e estilos de programação específicos dos usuários.

#Avaliação Humana

Para validar ainda mais nossas descobertas, realizamos um estudo humano onde os participantes compararam o código gerado por diferentes modelos. Os resultados indicaram que o MPCoder consistentemente teve um desempenho melhor do que outros modelos, confirmando sua eficácia em produzir código personalizado.

#Adaptação para Novos Usuários

O MPCoder também é projetado para se adaptar a novos usuários de maneira eficaz. O sistema pode lidar com dois casos:

1. Quando Registros Históricos Estão Disponíveis: Se um novo usuário tem registros de programação anteriores, o modelo pode rapidamente incorporar essas informações para melhorar a geração de código.

2. Quando Registros Históricos Estão Indisponíveis: Se um novo usuário não tem dados passados, o modelo permite uma geração de código básica com base em atributos de estilo de programação predefinidos, tornando-o flexível para várias situações.

#O Futuro da Geração de Código Personalizado

Enquanto nosso estudo fornece uma base sólida para a geração de código personalizada, vários desafios permanecem. Uma das áreas mais significativas para pesquisa futura é explorar como essa abordagem pode ser aplicada a outras linguagens de programação além do Java.

Além disso, manter a correção do código enquanto se trabalha com amostras de dados limitadas é outra área interessante a ser investigada. Isso pode levar a melhorias adicionais na eficiência e eficácia dos sistemas de geração de código personalizada.

#Considerações Éticas

Assim como com qualquer tecnologia que processa dados do usuário, considerações éticas precisam ser cuidadosamente abordadas. Nosso conjunto de dados foi projetado para proteger informações pessoais, garantindo que nenhum dado sensível seja incluído. É essencial manter a consciência das potenciais parcialidades nos LLMs e tomar medidas para minimizar impactos negativos ao implantar essas tecnologias.

#Conclusão

Em resumo, o MPCoder representa um avanço significativo no campo da geração de código personalizada. Ao focar tanto nos aspectos explícitos quanto implícitos dos estilos de programação, ele atende efetivamente às necessidades de múltiplos usuários. A introdução do Código de Estilo de Programação como uma métrica de avaliação aprimora a capacidade de avaliar estilos de programação quantitativamente, abrindo caminho para futuras pesquisas nessa área. Esperamos que nosso trabalho encoraje mais exploração nas capacidades de geração personalizada e contribua para o crescente campo da inteligência de código.