Analisando Representações de Linguagens de Programação em Modelos

Modelos de linguagem deram um grande passo nos últimos anos. Eles são muito bons em entender e gerar texto em várias línguas, incluindo Linguagens de Programação. Mas, a maioria das avaliações foca em pares de línguas específicos, o que pode não mostrar o quadro todo. Este artigo investiga como diferentes linguagens de programação se relacionam entre si com base nas Representações desses modelos. O objetivo é entender quão semelhantes ou diferentes essas línguas são, o que pode ajudar a escolher linguagens para treinar modelos futuros.

#Contexto

Tradicionalmente, estudos sobre modelos de linguagem focavam em uma língua de cada vez. Agora, tá rolando um interesse crescente em melhorar o desempenho em várias línguas ao mesmo tempo. Treinar em várias línguas normalmente ajuda a melhorar o desempenho de cada uma. Porém, ainda não existe uma diretriz clara sobre quais línguas escolher para o treinamento. Algumas línguas se saem melhor que outras quando avaliadas por esses modelos.

Na programação, a maior parte do código fonte é escrita em inglês, especialmente quando se trata de nomes definidos pelo usuário, como funções e variáveis. Isso gera a expectativa de que os modelos consigam generalizar bem entre diferentes línguas. Mas, muitos modelos ainda enfrentam dificuldades, levando a grandes diferenças de desempenho com base na língua usada.

#Pergunta de Pesquisa

Este estudo investiga quão semelhantes são as representações de várias linguagens de programação em modelos de linguagem. Selecionamos linguagens de programação comuns que costumam ser usadas em treinamento e avaliação. Também incluímos algumas linguagens menos comuns para ver como elas se comparam.

#Metodologia

Para conduzir nosso estudo, usamos um Modelo de Linguagem, o CodeBERT, para obter representações de Tokens de código de diferentes linguagens de programação. Depois, analisamos as Semelhanças entre essas linguagens analisando os tokens compartilhados. Assim, conseguimos criar uma base para escolher linguagens para pesquisas futuras de forma eficaz.

Descobrimos que existem diferenças notáveis em como as linguagens de programação são representadas nos modelos. Comparando diferentes línguas, podemos recomendar escolhas melhores para o treinamento de modelos de linguagem.

#Seleção de Linguagem

Para nosso estudo, usamos um conjunto de dados chamado "The Stack," que contém várias linguagens de programação com código disponível sob licenças permissivas. Nosso objetivo era incluir muitas línguas diferentes para cobrir uma gama de cenários. Vários critérios guiaram nosso processo de seleção:

1. Consideramos línguas que são frequentemente usadas em aprendizado de máquina para engenharia de software.
2. Procuramos uma variedade de gramática e estilos de programação para incluir diferentes paradigmas.
3. O uso prático de cada língua foi considerado.
4. Incluímos tanto línguas com muitos recursos disponíveis quanto aquelas que são menos populares.

Algumas línguas populares, como C, Matlab e Rust, foram deixadas de fora porque já estavam bem representadas pelos nossos critérios.

#Representação da Linguagem

Cada linguagem selecionada tem um número variável de tokens, que são as menores unidades de significado no código. Para comparar representações, identificamos tokens comuns compartilhados por todas as línguas selecionadas. Isso nos permitiu gerar representações vetoriais que capturam o significado ou contexto desses tokens.

Calculamos as semelhanças entre as linguagens focando nesses tokens compartilhados. Analisando essas semelhanças, conseguimos determinar quais línguas estão mais próximas umas das outras em termos de suas representações.

#Medição de Similaridade

Para avaliar quão semelhantes eram duas línguas, usamos a métrica de similaridade cosseno, que mede o ângulo entre dois vetores. Esse método nos ajuda a entender quão relacionadas estão as representações de duas línguas. Comparando essas pontuações de similaridade, conseguimos concluir quais línguas compartilham mais características e quais são mais diferentes entre si.

Nos certificamos de remover comentários ao calcular as similaridades, já que eles podem distorcer os resultados. Nosso objetivo era focar apenas nos tokens que são essenciais para a estrutura e função do código.

#Descobertas

Nossas investigações mostraram que certas línguas, como C++, Python, Java e JavaScript, são muito semelhantes em suas representações. Elas tendem a se agrupar bem próximas umas das outras. Por outro lado, línguas como R e Mathematica se destacaram como significativamente diferentes do resto.

Curiosamente, mesmo depois de usar um modelo pré-treinado, essas diferenças permaneceram. Algumas línguas se tornaram mais semelhantes entre si devido à influência do pré-treinamento, mas outras, como COBOL e Assembly, ainda mantiveram suas características distintas.

Ao olhar para a auto-semelhança das representações dentro de uma única língua, descobrimos que os modelos pré-treinados trouxeram resultados mais consistentes. Essa consistência é importante para entender como um modelo representa uma língua internamente.

#Implicações

Os resultados do nosso estudo têm várias implicações para pesquisas em modelos de linguagens de programação. Uma delas é que as descobertas podem ajudar a fazer escolhas melhores na seleção de línguas para treinamento de modelos. Isso é crucial porque o desempenho de um modelo pode variar significativamente com base nas línguas escolhidas para avaliação.

Ao examinar características neutras e específicas de idioma nas representações, usar línguas menos semelhantes pode esclarecer essas distinções. Escolhendo línguas que diferem bastante, os pesquisadores podem identificar melhor quais partes da representação são generalizadas e quais estão ligadas a línguas específicas.

#Direções Futuras

Planejamos expandir nossa pesquisa para incluir mais linguagens de programação. Isso vai ajudar a criar uma visão mais completa de como diferentes línguas são representadas. Além disso, queremos examinar outros modelos e técnicas além da abordagem atual, como aqueles focados em geração e compreensão de código.

Esta pesquisa ampliada pode fornecer insights valiosos sobre como a representação da linguagem afeta o desempenho do modelo, especialmente em tarefas que envolvem tanto geração quanto análise de código.

#Desafios

Vários fatores podem afetar a validade das nossas descobertas. Por exemplo, a arquitetura dos modelos que usamos pode influenciar os resultados. A maioria dos modelos populares é projetada para funcionar de várias maneiras, e nosso foco em representações de token único pode limitar seu potencial.

O tamanho dos modelos também é uma preocupação. Treiná-los pode ser muito intenso em termos de recursos, o que restringe o número de línguas que podemos analisar. Além disso, a escolha da métrica de similaridade também importa. Embora a similaridade cosseno seja comumente usada, outras métricas poderiam gerar insights diferentes.

#Trabalho Relacionado

Pesquisas anteriores investigaram o desempenho de modelos de linguagem em tarefas multilíngues e quão bem eles transferem conhecimento de uma língua para outra. Estudos mostraram que certos modelos se saem melhor em línguas específicas, o que se alinha com nossas próprias descobertas sobre linguagens de programação.

No geral, nosso trabalho destaca a necessidade de uma seleção cuidadosa de línguas no treinamento de modelos e a importância de entender as diferenças em como as línguas são representadas. Fazendo isso, podemos aprimorar o desempenho de futuros modelos de linguagens de programação e garantir que funcionem bem em diversos cenários de programação.