همونطور که میدونیم کد ریویو بخش مهمی از توسعه نر افزاره ، که به تیم ها اجازه میده تا خطا ها رو پیدا کنند ، کیفیت کد رو ارتقا بدن و مطمئن بشوندکه در تمام پروژه ها ثبات برقرار باشه (ثبات برقرار باشه یعنی چی ؟ یعنی اینکه از نظر شیوه کد نویسی ، سبک کدها و ساختار کد در تمام پروژه هایی که یک تیم یا سازمان توسعه میدهند سطح استاندارد کیفیت حفظ بشه . فایده اش هم اینه که نگهداری و بهبود و توسعه پذیری کد بیس ها آسونتر میشه و همچنین توسعه دهندگان با یکدیگر به طور موثرتری تعامل میکنند. کد ریویو یکی از راه های اطمینان از چنین سازگاری هست ) . با این حال ، هر چی مقیاس کدبیس ها و پیچیدگی انها بیشتر میشه چالش های کدریویو از نظر زمان بر بودن ، خطاهای بالقوه و تعصبات فردی بیشتر میشوند.
خوشبختانه ، پیشرفت های هوش مصنوعی فرصت های جدید برای کد ریویو خودکار در اختیارمون قرار میده . یکی از امیدوار کننده ترین مدل های هوش مصنوعی OpenAI هست که یک سازمان تحقیقاتیه که تخصصش در پردازش زبان طبیعی و مدل های زبانه. با fine-tune کردن مدل های "GPT-style" OpenAi (به فرآیند سفارشی‌سازی یا تطبیق مدل‌های زبان از پیش آموزش‌دیده‌شده (pre-trained) توسط OpenAI برای یک کار یا دامنه خاص ، اشاره داره. GPT (Generative Pre-trained Transformer) نوعی از مدل زبانی است که از تکنیک های یادگیری عمیق برای تولید متنی شبیه انسان بر اساس یک دستور داده شده استفاده می کند.) برای زبان های برنامه نویسی خاص تیم ها به طور بالقوه میتوانند باگ ها آسیب پذیری های امنیتی و نقض سبک ها ی برنامه نویسی را سریع تر و دقیق تر از روش های دستیِ سنتیِ کدریویو شناسایی کنند.
در این مقاله سعی میکنم این موضوع رو شرح بدم که چگونه سازمانها میتوانند از OpenAI به عنوان کدریویور استفاده کنند و مزایا و چالش های این روش چیه . در هر نقشی باشیدچه CTO یک توسعه دهنده نرم افزار با یک دانشمند داده باشید یادمیگیرید که چطوری هوش مصنوعی میتونه به تیم شما در بهبود کیفیت کد و بهرووری به شما کمک کنه . بنابراین ، بیاین بزنیم به جاده .
سرفصل ها :
· openAI چیست؟
· استفاده از OpenAI در کد ریویو
· مزایای استفاده از OpenAI در کد ریویو
· چالش ها و محدودیت های استفاده از OpenAI در کد ریویو
· از کجا شروع کنیم؟
OpenAI یک سازمان تحقیقاتی پیشرفته است که تمرکزش رو پیشرفت فناوری هوش مصنوعی به صورت ایمن و سودمنده. OpenAI که در سال 2015 توسط گروهی از مشاهیر فناوری، از جمله ایلان ماسک و سام آلتمن تأسیس شد، به سرعت به یک پیشتاز در زمینه پردازش زبان طبیعی NLP، یادگیری ماشینی و یادگیری تقویتی تبدیل شد.
یکی از خلاقانه‌ترین محصولات به دست اومده ازتحقیقات OpenAI، مدل زبان اونه که بهGPT (generative pre-trained trnsformer) معروفه. این مدل قادره بر اساس داده های آموزشی خودش ، متن بسیار واقعی و از نظر گرامری درست، تولید کنه - که در مورد GPT-3 ، این داده ها مجموعه عظیمی از متن از اینترنت را شامل می شه. با تنظیم دقیق یا fine-tunning مدل GPT-3 برای وظایف یا دامنه‌های خاص، کاربران می‌تونند از قابلیت‌های پردازش زبان طبیعی آن برای طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها، از جمله ربات‌های گفتگو، تکمیل متن، پاسخ‌گویی به سؤال و غیره استفاده کنند.
اما این چه ارتباطی با کد ریویو داره؟ خب، از مطالبی که گفتم معلوم می شه که اصول پشت مدل های به سبک GPT را می توان در زبان های برنامه نویسی نیز اعمال کرد. با آموزش یک مدل هوش مصنوعی بر روی مجموعه داده بزرگی از کدهای موجود، می توان به اون یاد داد که الگوها، syntax و اشتباهات رایج را تشخیص بده. این میتونه اون رو به ابزاری موثر برای شناسایی باگها، آسیب‌پذیری‌های امنیتی یا نقض اصول کد تمیز نوشته‌شده توسط توسعه‌دهندگان انسانی تبدیل کنه.
البته این رویکرد محدودیت هایی داره. مدل‌های هوش مصنوعی فقط می‌تونند از داده‌هایی که به اونها داده میشه یاد بگیرند، بنابراین ممکنه برای شناسایی الگوها یا مسائلی که در مجموعه آموزشی‌شان وجود نداره، دچار مشکل شوند. اونها همچنین ممکنه مثبت یا منفی کاذب تولید کنند که می تونه برای توسعه دهندگان ناامید کننده باشه. با این حال، همونطور که در بخش بعدی خواهیم دید، مزایای استفاده از OpenAI برای کدریویو می تونه قابل توجه باشه، به خصوص زمانی که با ابزارها و تکنیک های دیگر ترکیب بشه.
یکی از راه‌ها ، استفاده از مدل‌های به سبکGPT است که برای تولید متن زبان طبیعی بر اساس prompt های ورودی طراحی شده‌اند. (prompt ورودی برای چت بات یک پیام متنی یا سؤالیه که برای شروع مکالمه با یک ربات چت هوش مصنوعی به سیستم Chatbot وارد می شه. prompt زمینه ای را برای چت بات فراهم می کنه تا پاسخی را بر اساس دانش و الگوریتم های از پیش برنامه ریزی شده ی خود ایجاد کنه. هرچه درخواست، دقیق تر و دقیق تر باشه، پاسخ چت بات دقیق تر و مرتبط تر خواهد بود.) تا امروز دیده شده این مدل ها در کارهایی مانند ترجمه زبان، تحلیل احساسات و حتی نوشتن خلاقانه عملکرد خوبی دارند.
برای اعمال مدل‌های به سبکGPT برای کدریویو، محققان و توسعه‌دهندگان می‌تونند مدل‌ها را روی مجموعه ای بزرگ از داده‌های مخازن کد fine-tune کنند، که در آن قطعات کد با دسته‌های مختلفی مانند باگها ، مسائل امنیتی یا نقض کد تمیز برچسب‌گذاری میشوند. با آموزش مدل بر روی چنین مجموعه‌های داده، مدل میتونه الگوها و خطاهای رایج در کد را تشخیص بده و پیشنهادات یا فلگ هایی را برای مشکلات احتمالی ایجاد کنه.
در حالی که این رویکرد هنوز در مراحل اولیه خودشه ، برخی از آزمایشات اولیه نتایج امیدوارکننده ای را نشان داده اند. به طور مثال، محققان در OpenAI ابزاری به نام"AI Editor" توسعه داده‌اند که از مدل‌های سبک GPT برای دریافت کد استفاده می‌کنه و پیشنهاداتی را به توسعه‌دهندگان هنگام نوشتن ارائه می‌کنه. این ابزار قادره مسائلی مانند syntax errors، undefined variables و قراردادهای کدنویسی را شناسایی کرده و اصلاحات یا توضیحات احتمالی را ارائه بده.
البته مانند هر رویکرد یادگیری ماشینی، کیفیت خروجی به کیفیت و تنوع داده های آموزشی و همچنین زبان برنامه نویسی بستگی داره. با این وجود، پتانسیل اتوماسیون و سرعت در کدریویوها وسوسه انگیزه، زیرا می تونه توسعه دهندگان را آزاد کنه تا روی کارهای سطح بالاتر تمرکز کنند و خطر خطای انسانی یا سوگیری را کاهش بده.
- تجزیه و تحلیل امنیتی: مدل های OpenAI می تونند بر روی مجموعه داده هایی از آسیب پذیری ها یا سوء استفاده های شناخته شده برای شناسایی خطرات امنیتی بالقوه در کد ، آموزش داده شوند. این ممکنه شامل شناسایی بردارهای حمله رایج یا امضاهای بدافزار و همچنین فلگ گذاری روش های رمزگذاری ضعیف یا احراز هویت باشه.
- تجزیه و تحلیل سازگاری (Compatibility ) : همانطور که پایگاه های کد و API ها به طور فزاینده پیچیده می شوند، اطمینان از سازگاری اجزا و وابستگی های مختلف با یکدیگر می تونه چالش برانگیز باشه. مدل‌هایOpenAI میتوانند به طور بالقوه کد را برای مشکلات سازگاری، مانند عدم تطابق نسخه یا ویژگی‌های منسوخ شده، تجزیه و تحلیل کنند و به‌روزرسانی‌ها یا جایگزین‌هایی را پیشنهاد کنند.
- مستند سازی : نوشتن مستندات برای کد می تونه کاری خسته کننده و مستعد خطا باشه. مدل‌های زبانOpenAI به طور بالقوه می‌تونند مستندات قابل خوندن برای انسان رو بر اساس ساختار کد، نظرات و الگوهای استفاده تولید کنند. این امکان می تونه در زمان توسعه دهندگان صرفه جویی کنه و دسترسی به کد رو برای سایر اعضای تیم یا کاربران خارجی بهبود ببخشه.
اینها تنها چند نمونه از نحوه استفاده از مدل های OpenAI برای کدریویو هستند. همانطور که این فناوری به تکامل خود ادامه میده، ممکنه راه‌های خلاقانه‌تر و تاثیرگذارتری برای اعمال هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار وجود داشته باشه.
1. سرعت: یکی از مزایای اصلی استفاده از هوش مصنوعی برای کدریویو، سرعته . مدل‌های سبک GPT OpenAI میتوانند حجم زیادی از کد را در چند ثانیه یا چند دقیقه، بسته به پیچیدگی پایگاه کد، پردازش کنند. این روش با روش‌های سنتی کدریویو مقایسه میشه، که ممکنه برای پروژه‌های بزرگ ساعت‌ها یا روزها طول بکشه. با صرفه جویی در زمان در کارهای روزمره مانند بررسی syntax یا قالب بندی، توسعه دهندگان می تونند روی کارهای خلاقانه و استراتژیک تر تمرکز کنند.
2. دقت: یکی دیگر از مزایای استفاده از OpenAI برای کدریویو، دقته. برخلاف کدریویوگرهای انسانی، که ممکنه خطاهای ظریف از دستشون در بره یا ناسازگاری‌ها را نادیده بگیرند، مدل‌های هوش مصنوعی می‌تونند برای شناسایی الگوها و ناهنجاری‌ها با درجه بالایی از دقت آموزش ببینند. این میتونه به شناسایی باگها، آسیب‌پذیری‌های امنیتی یا اینکه بفهمه این کد بوی خرابکاری میده کمک کنه. علاوه بر این، از اونجایی که مدل‌های هوش مصنوعی در معرض تعصب یا خستگی نیستند، میتوانند سطح ثابتی از کیفیت و توجه به جزئیات را در طول فرآیند کدریویو حفظ کنند.
3. مقیاس پذیری: یکی دیگر از مزایای استفاده از OpenAI برای کدریویو، مقیاس پذیریه. همونطور که پایگاه های کد از نظر اندازه و پیچیدگی رشد می کنند، حفظ ثبات و کیفیت در چندین پروژه یا تیم می تونه چالش برانگیز باشه. با خودکار کردن برخی جنبه‌های کدریویو، OpenAI میتونه به اطمینان از رعایت استانداردهای کدنویسی و رعایت بهترین شیوه‌ها در سراسر سازمان کمک کنه. این می تونه همکاری بین تیم ها رو بهبود ببخشه و خطر بدهی فنی یا "کد سرکش" را کاهش بده.
4. نوآوری: در نهایت، استفاده از OpenAI برای کدریویو می تونه نوآوری و آزمایش در توسعه نرم افزار را تقویت کنه. با جستجو در راه‌های جدید برای اعمال مدل‌های هوش مصنوعی در کدریویو، توسعه‌دهندگان می‌تونند مهارت‌ها و رویکردهای جدیدی را بیاموزند و بینش‌ها یا پیشرفت‌های بالقوه‌ای را کشف کنند که ممکنه در غیر این صورت از قلم افتاده باشند. این می تونه منجر به کد با کیفیت بالاتر، تجربه کاربری بهتر، و محیط توسعه پویاتر و رقابتی بشه.
1. کیفیت داده‌هایی که میخواهید هوش مصنوعی رو با اونا آموزش بدین: کیفیت و تنوع داده‌های آموزشی مورد استفاده برای fine-tune کردن مدل‌های OpenAI میتونه تأثیر قابل‌توجهی بر دقت و سودمندی خروجی داشته باشه. اگر مجموعه داده خیلی کوچک یا بایاس شده (یعنی به جای پیروی از استاندارد ها نظرات شخصی خودم رو در اونا دخیل کنم) باشه، مدل ممکنه الگوهای مهم را از دست بده یا بیش از حد تعمیم بده. به طور مشابه، اگر مجموعه داده بیش از حد نویزی یا نامربوط باشه، مدل ممکنه الگوهای جعلی یا گمراه کننده را انتخاب کنه. برای کاهش این چالش، سرمایه گذاری روی داده های آموزشی با کیفیت بالا و ارزیابی عملکرد مدل در زیر مجموعه های مختلف داده ها مهه.
2. مثبت کاذب و منفی کاذب: مانند هر رویکرد یادگیری ماشینی، مدل‌های OpenAI خطاناپذیر نیستند و ممکنه مثبت‌های کاذب (یعنی فلگ گذاری کد به‌عنوان مشکل‌ساز زمانی که واقعاً درسته) یا منفی‌های کاذب (یعنی مشکلات کد حل شده در صورتی که که واقعاً مشکلات وجود داره و حل نشده) تولید کنند. این میتونه برای توسعه‌دهندگانی که ممکنه مجبور شوند وقت خود را صرف اشکال‌زدایی یا بررسی مسائلی کنند که هشدارهای نادرست هستند، خسته‌کننده باشه، یا مشکلاتی را که مدل‌های هوش مصنوعی متوجه نشده‌اند از دست بدهند. برای مقابله با این چالش، تعیین انتظارات روشن برای دقت و محدودیت‌های مدل، و گنجاندن بازبینی و بازخورد انسانی در فرآیند کدریویو، مهمه.
3. محدودیت در زبان و دامنه: مدل‌های سبک GPT OpenAI قدرتمند و انعطاف‌پذیر هستند، اما از نظر زبانهای برنامه‌نویسی و دامنه‌هایی که می‌تونند از عهده آن برآیند، محدودیت‌هایی دارند. به عنوان مثال، برخی از زبان های برنامه نویسی ممکنه دارای syntax یا قراردادهای خاصی باشند که مدل برای تشخیص اونها آموزش ندیده باشه، یا برخی از حوزه ها ممکنه اصطلاحات تخصصی داشته باشند که مدل ممکنه با اونها آشنا نباشه. برای پرداختن به این چالش، داشتن درک روشنی از موارد استفاده خاص و محدودیت‌های مدل هوش مصنوعی و در نظر گرفتن تقویت آن با ابزارها یا تکنیک‌های مکمل، مهمه .
علی‌رغم این چالش‌ها، واضحه که مزایای بالقوه استفاده از هوش مصنوعی برای کدریویو قابل توجهه و مدل‌های OpenAI یک راه امیدوارکننده برای اکتشاف و آزمایش ارائه میدهند. با در نظر گرفتن دقیق مزایا و معایب این رویکرد، و با مشارکت توسعه دهندگان، دانشمندان داده، و ذینفعان در فرآیند طراحی و ارزیابی، سازمان ها می تونند به طور بالقوه کارایی، بینش و فرصت های جدیدی را برای نوآوری در شیوه های توسعه نرم افزار خود باز کنند.
1. با ابزارها و API های OpenAI آشنا شوید: OpenAI طیف وسیعی از ابزارها و API ها را ارائه می ده که توسعه دهندگان می تونند از اونها برای ساخت و fine-tune کردن مدل های هوش مصنوعی برای کارهای خاص استفاده کنند. به عنوان مثال، مدل‌های GPT-2 و GPT-3 OpenAI جدیدترین نسخه‌های مدل‌های زبان openAI هستند که می‌تونند به‌خوبی برای برنامه‌های خاص مانند کدریویو تنظیم شوند. علاوه بر این، OpenAI یک API ارائه میده که توسعه دهندگان می تونند از آن برای آزمایش و ادغام مدل های هوش مصنوعی در گردش کار نرم افزار خود استفاده کنند.
2. محدوده و اهداف پروژه کدریویو خود را تعیین کنید: قبل از فرو رفتن در یادگیری ماشین، مهم است که محدوده و اهداف پروژه کدریویو خود را تعریف کنید. میخواهید مدل هوش مصنوعی چه وظایف خاصی را انجام بده؟ از چه زبان برنامه نویسی و مخازن کد برای آموزش و آزمایش استفاده خواهید کرد؟ از چه معیارهای عملکردی برای ارزیابی کیفیت خروجی استفاده خواهید کرد؟ پاسخ به این سوالات می تونه به شما کمک کنه تا یک برنامه روشن و واقع بینانه برای استفاده از OpenAI در سازمان خود ایجاد کنید.
3. جمع آوری و برچسب گذاری داده های آموزشی با کیفیت: مانند هر مساله یادگیری ماشینی، کیفیت و کمیت داده های آموزشی برای موفقیت مدل بسیار مهمه. مطمئن شوید که مجموعه داده‌ای متنوع و معرف از قطعه‌های کد دارید که انواع خطاها و الگوهایی را که میخواهید مدل هوش مصنوعی از اونا یاد بگیره، پوشش میده. علاوه بر این، مطمئن شوید که مجموعه داده به درستی برچسب گذاری و حاشیه نویسی شده ، به طوری که مدل می تونه الگوهای کد مختلف را با دسته ها یا اقدامات مختلف مرتبط کنه.
4. الگوریتم‌ها و تکنیک‌های یادگیری ماشینی مناسب را انتخاب کنید: بسته به وظیفه و مجموعه داده‌های خاص خود، ممکنه لازم باشه از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های مختلف یادگیری ماشین برای تنظیم دقیق مدل‌های OpenAI استفاده کنید. به عنوان مثال، ممکنه لازم باشه از یک رویکرد یادگیری نظارت شده (نوعی یادگیری است که شما به عنوان یک سوپروایزر سوالات و جواب های درست را به ماشین آموزش گیرنده میدهید و ماشین یاد می‌گیره که از طریق فرآیند آزمون و خطا، ورودی را به خروجی map کنه و پارامترهای آن را تا رسیدن به دقت مطلوب با کمک شما تنظیم کنه. ) برای آموزش مدل بر روی داده های برچسب زده شده استفاده کنید، یا از یک رویکرد یادگیری تقویتی (یادگیری تقویتی نوعی از یادگیری ماشینی است که در آن یک عامل یاد می گیره که با تعامل با محیط تصمیم گیری کنه. عامل بر اساس اعمال خود پاداش یا تنبیه دریافت می کنه و یاد می گیره که در طول زمان با تنظیم رفتار خود، پاداش را به حداکثر برسونه.) برای بهبود عملکرد مدل در طول زمان استفاده کنید. علاوه بر این، ممکنه برای دستیابی به بهترین عملکرد نیاز به آزمایش با ابرپارامترها و استراتژی های بهینه سازی مختلف داشته باشید.
5. مدل را تکرار و ارزیابی کنید: پس از آموزش و تنظیم دقیق مدل هوش مصنوعی، تکرار و ارزیابی عملکرد آن در طول زمان بسیار مهمه. این میتونه شامل آزمایش مدل بر روی داده‌های جدید یا دیده نشده، اعتبارسنجی خروجی آن با کدریویوگرهای انسانی یا ذینفعان، و نظارت بر معیارهای عملکرد آن مانند دقت، یادآوری و دقت باشه. بر اساس بازخورد و نتایج، می تونید مدل را اصلاح کنید و پارامترها یا داده های آموزشی آن را در صورت نیاز تنظیم کنید.
البته، اینها فقط چند نکته کلی برای استفاده از OpenAI در گردش کار کدریویو شما هستند. جزئیات به اهداف، منابع و تخصص سازمان شما در زمینه هوش مصنوعی و توسعه نرم افزار بستگی داره. با این وجود، با آزمایش OpenAI و همکاری با سایر توسعه دهندگان و دانشمندان داده، می تونید فرصت های جدیدی را برای کدریویر خودکار باز کنید و کیفیت و کارایی فرآیندهای توسعه نرم افزار خود را بهبود بخشید.
سازمانها با در نظر گرفتن دقیق مزایا و معایب استفاده از OpenAI برای کدریویو و مشارکت دادن توسعه‌دهندگان، دانشمندان داده و ذینفعان در فرآیند طراحی و ارزیابی، می‌تونند به طور بالقوه کارایی، بینش و فرصت‌های نوآوری جدیدی را در شیوه‌های توسعه نرم‌افزار خود باز کنند. . با OpenAI، کدریویو میتونه سریع‌تر، دقیق‌تر و مقیاس‌پذیرتر باشه و توسعه‌دهندگان را آزاد کنه تا روی کارهای خلاقانه‌تر و استراتژیک‌تر تمرکز کنند. زمان آن رسیده که قدرت هوش مصنوعی را در آغوش بگیرید و کدریویو را به روشی مدرن و نوآورانه متحول کنید. این مقاله با کمک از مود gpt 3.5 turbo پلتفرم آنلاین playground یکی از سرویس های OpenAI ایجاد شده است .
