Neues dialogorientiertes Framework für effektive Programmierunterstützung

Große Sprachmodelle wurden erfolgreich bei Programmierunterstützungsaufgaben wie Codevervollständigung, Codeeinfügung und instruktionsbasierter Codebearbeitung eingesetzt. Diese Anwendungen sind jedoch nach wie vor unzureichend automatisiert und haben Schwierigkeiten, verschiedene Arten von Informationen während des Programmierprozesses effektiv zu integrieren, darunter die Codierungsverlauf, den aktuellen Code und Benutzeranweisungen. In dieser Arbeit schlagen wir ein neues dialogorientiertes Framework vor, das diese Informationsquellen umfassend integriert, Daten sammelt, um unsere Modelle zu trainieren und ihre Leistung zu bewerten. Um zunächst gründlich zu bewerten, wie gut Modelle mit verschiedenen Arten von Informationen und der Qualität ihrer Ausgaben übereinstimmen, führen wir einen neuen Benchmark, APEval (Assist Programming Eval), ein, um die Leistung von Modellen bei Programmierunterstützungsaufgaben umfassend zu bewerten. Anschließend entwickeln wir für die Datenerfassung eine Daten-Pipeline, Programming-Instruct, die Trainingsdaten aus verschiedenen Quellen wie GitHub und Online-Judge-Plattformen synthetisiert. Diese Pipeline kann automatisch verschiedene Arten von Nachrichten während des gesamten Programmierprozesses generieren. Schließlich generieren wir mithilfe dieser Pipeline 219.000 Samples, optimieren mehrere Modelle und entwickeln die CursorCore-Serie. Wir zeigen, dass CursorCore andere Modelle vergleichbarer Größe übertrifft. Dieses Framework vereinheitlicht Anwendungen wie Inline-Chat und automatisierte Bearbeitung und trägt zur Weiterentwicklung von Codierungsassistenten bei. Code, Modelle und Daten sind frei verfügbar unter https://github.com/TechxGenus/CursorCore.

Die Herausforderungen der Programmierunterstützung

Die Programmierunterstützung durch KI hat in den letzten Jahren bemerkenswerte Fortschritte gemacht. Tools wie GitHub Copilot haben gezeigt, wie KI Entwicklern helfen kann, effizienter zu codieren. Es gibt jedoch immer noch Herausforderungen bei der effektiven Integration verschiedener Informationsquellen während des Programmierprozesses. Zu diesen Herausforderungen gehören: - **Unzureichende Integration von Kontext:** Viele KI-gestützte Tools haben Schwierigkeiten, den gesamten Kontext eines Programmierprojekts zu verstehen. Sie können zwar Codevorschläge auf der Grundlage des aktuellen Codes machen, berücksichtigen aber möglicherweise nicht den Codierungsverlauf, frühere Entscheidungen oder die Gesamtarchitektur des Projekts. - **Begrenzte Benutzerinteraktion:** Die Interaktion zwischen Entwicklern und KI-gestützten Tools ist oft begrenzt. Entwickler können zwar Codevorschläge anfordern, aber es ist möglicherweise nicht einfach, der KI zusätzliche Informationen oder Feedback zu geben. - **Mangelnde Anpassungsfähigkeit:** KI-Modelle werden oft auf riesigen Datensätzen trainiert, aber sie sind möglicherweise nicht in der Lage, sich an die spezifischen Bedürfnisse und den Codierstil einzelner Entwickler oder Teams anzupassen.

CursorCore: Ein neuer Ansatz

CursorCore ist ein neues dialogorientiertes Framework für die Programmierunterstützung, das darauf abzielt, diese Herausforderungen zu bewältigen. Es zeichnet sich durch folgende Merkmale aus: - **Umfassende Kontextintegration:** CursorCore integriert verschiedene Informationsquellen, darunter den Codierungsverlauf, den aktuellen Code und Benutzeranweisungen, um ein umfassendes Verständnis des Programmierkontexts zu ermöglichen. - **Verbesserte Benutzerinteraktion:** Das dialogorientierte Framework von CursorCore ermöglicht eine natürlichere und effektivere Interaktion zwischen Entwicklern und dem KI-Assistenten. Entwickler können der KI Fragen stellen, Feedback geben und Anweisungen in einem dialogorientierten Format geben. - **Anpassungsfähigkeit:** CursorCore kann mithilfe von Techniken wie dem Finetuning an die spezifischen Bedürfnisse und den Codierstil einzelner Entwickler oder Teams angepasst werden.

APEval: Ein neuer Benchmark

Um die Leistung von Programmierunterstützungsmodellen umfassend zu bewerten, wurde APEval entwickelt. Dieser Benchmark bewertet die Fähigkeit von Modellen, verschiedene Arten von Informationen zu verarbeiten und qualitativ hochwertige Ausgaben zu erzeugen. APEval umfasst Aufgaben wie: - **Codevervollständigung:** Das Modell muss unvollständigen Code vervollständigen. - **Codeeinfügung:** Das Modell muss Code an der richtigen Stelle in einen bestehenden Code einfügen. - **Instruktionsbasierte Codebearbeitung:** Das Modell muss Code basierend auf natürlichsprachlichen Anweisungen bearbeiten.

Programming-Instruct: Eine Pipeline zur Datengenerierung

Um CursorCore zu trainieren, wurde Programming-Instruct entwickelt, eine Pipeline zur Generierung synthetischer Trainingsdaten. Diese Pipeline nutzt öffentlich zugängliche Ressourcen wie GitHub und Online-Judge-Plattformen, um eine Vielzahl von Programmieraufgaben und -lösungen zu sammeln. Programming-Instruct generiert automatisch verschiedene Arten von Nachrichten, die den Programmierprozess simulieren, darunter: - **Benutzeranweisungen:** Natürlichsprachige Beschreibungen der gewünschten Funktionalität. - **Code:** Der aktuelle Code, an dem gearbeitet wird. - **Kommentare:** Kommentare und Erklärungen zum Code.

Die CursorCore-Modellreihe

Mithilfe der Programming-Instruct-Pipeline wurden mehrere CursorCore-Modelle trainiert. Diese Modelle zeichnen sich durch ihre Fähigkeit aus, komplexe Programmieraufgaben zu verstehen und zu lösen. Die CursorCore-Modelle haben in Benchmarks wie APEval vielversprechende Ergebnisse gezeigt und übertreffen andere Modelle vergleichbarer Größe.

Ausblick

CursorCore ist ein vielversprechender Ansatz für die dialogorientierte Programmierunterstützung. Das Framework hat das Potenzial, die Art und Weise, wie Entwickler Software entwickeln, zu revolutionieren, indem es eine natürlichere, effizientere und effektivere Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI ermöglicht. Zukünftige Arbeiten werden sich auf die Verbesserung der Anpassungsfähigkeit von CursorCore sowie auf die Erweiterung seiner Fähigkeiten auf andere Programmiersprachen und -aufgaben konzentrieren.

Bibliographie

Hao Jiang, Qi Liu, Rui Li, Shengyu Ye, Shijin Wang. (2024). CursorCore: Assist Programming through Aligning Anything. arXiv:2410.07002. https://github.com/TechxGenus/CursorCore