5 chiến lược để có kết quả tốt hơn từ trợ lý AI viết mã nguồn
- Rizel Scarlett, cựu nhân viên vận động phát triển của GitHub Copilot, hiện là nhân viên vận động phát triển cấp cao tại TBD (một đơn vị kinh doanh của Block), chia sẻ 5 chiến lược để cải thiện kết quả của trợ lý mã AI.
- Copilot và các AI tạo sinh khác đều không xác định, nghĩa là kết quả đầu ra thay đổi. Tuy nhiên, các nhà phát triển có thể sử dụng kỹ thuật gợi ý để tinh chỉnh và hướng dẫn AI đạt kết quả tốt hơn.
- 5 chiến lược của Rizel Scarlett bao gồm:
1. Cung cấp các khái niệm cấp cao: Đưa ra mô tả rõ ràng về chức năng mong muốn để AI hiểu và tạo mã phù hợp.
2. Học không có ví dụ (Zero-shot learning): Yêu cầu AI thực hiện nhiệm vụ mà không cần cung cấp ví dụ trước.
3. Học một lần (One-shot learning): Cung cấp một ví dụ duy nhất để AI học và áp dụng cho các trường hợp tương tự.
4. Học vài lần (Few-shot learning): Cung cấp một vài ví dụ để AI học và áp dụng cho các trường hợp mới.
5. Sử dụng chức năng trò chuyện: Tận dụng khả năng trò chuyện của AI để sửa lỗi, định dạng ngày tháng, tái cấu trúc mã, kiểm thử mã và tạo bài kiểm thử.
- Việc áp dụng kỹ thuật gợi ý phù hợp sẽ giúp các nhà phát triển tận dụng tốt hơn sức mạnh của AI trong lập trình.
📌 Rizel Scarlett cựu nhân viên vận động phát triển của GitHub Copilot đã chia sẻ 5 chiến lược để cải thiện kết quả từ trợ lý mã AI: cung cấp khái niệm cấp cao, học không có ví dụ, học một lần, học vài lần và sử dụng chức năng trò chuyện.
Thảo luận
Follow Us
Tin phổ biến
