Microsoft AI đề xuất các số liệu để đánh giá hiệu quả của các mô hình ngôn ngữ lớn trong các nhiệm vụ kỹ thuật phần mềm

- Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) đã trở thành công cụ hỗ trợ mạnh mẽ cho các nhà phát triển, hứa hẹn sẽ cách mạng hóa cách tiếp cận các nhiệm vụ lập trình.
- LLMs có khả năng tối ưu hóa quy trình phát triển phần mềm, từ việc tạo mã đến sửa lỗi, giúp công việc của lập trình viên nhanh chóng và chính xác hơn.
- Một thách thức quan trọng là tích hợp hiệu quả LLMs vào Môi trường Phát triển Tích hợp (IDEs) để tối đa hóa lợi ích tiềm năng của chúng.
- Việc triển khai LLMs gặp khó khăn do cần phải thích ứng tối ưu với tính đa dạng và phức tạp của các nhiệm vụ phát triển phần mềm.
- Các phương pháp hiện tại để tích hợp LLMs vào IDEs thường dựa vào mô hình chung chung, có thể không mang lại hiệu suất tối ưu.
- Nhóm nghiên cứu từ Microsoft đã giới thiệu Copilot, một công cụ đánh giá mới dành riêng cho việc đánh giá lập trình hướng dẫn bởi LLM trong IDEs.
- Copilot tập trung vào việc đánh giá hiệu suất của LLMs trong nhiều kịch bản lập trình khác nhau.
- Copilot thu thập dữ liệu từ các kho lưu trữ công cộng trên GitHub bằng các ngôn ngữ như JavaScript, TypeScript, Python, Java, C/C++, và C#.
- Quá trình thu thập dữ liệu được hỗ trợ bởi một build agent có khả năng thực hiện nhiều chiến lược xây dựng và kiểm thử khác nhau.
- Trong các thí nghiệm, Copilot đánh giá LLMs qua 5 nhiệm vụ phát triển phần mềm chính, xem xét các yếu tố như đúng cú pháp, thành công trong việc sửa lỗi, và tạo tài liệu.

📌 Copilot, công cụ đánh giá được Microsoft phát triển, đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp một bộ chỉ số đánh giá toàn diện, giúp hiểu rõ hơn về khả năng hỗ trợ của LLMs trong các nhiệm vụ phát triển phần mềm. Việc thu thập dữ liệu từ GitHub và sử dụng build agent cho phép chuẩn bị một bộ dữ liệu kiểm thử toàn diện, qua đó đánh giá được hiệu suất của LLMs trong nhiều tình huống lập trình, từ việc kiểm tra cú pháp đến sửa lỗi và tạo tài liệu. Công cụ này mở ra hướng tiếp cận mới trong việc tích hợp LLMs vào quy trình phát triển phần mềm, đặc biệt là trong việc tinh chỉnh để phù hợp với nhu cầu và bối cảnh cụ thể của từng dự án.

Citations:
[1] https://www.marktechpost.com/2024/03/02/microsoft-ai-proposes-metrics-for-assessing-the-effectiveness-of-large-language-models-in-software-engineering-tasks/