El mejor LLM para la generación inicial de código en JavaScript, Python y React

En el desarrollo de software, la generación de código rápida y precisa es esencial. Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) se han convertido en valiosos recursos para los desarrolladores, ofreciendo la capacidad de generar fragmentos de código en lenguajes populares como JavaScript, Python y React. Este artículo examina qué LLM es el mejor para la generación inicial de código en estos lenguajes, analiza las tasas de error del código generado y describe cuántos intentos se necesitan habitualmente para obtener resultados sin errores.

Comprender los LLM y su papel en la generación de código

Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) son sistemas avanzados de IA creados a partir de extensos conjuntos de datos. Pueden comprender y generar texto con una estructura similar a la humana, lo que los hace útiles para tareas de programación. Al analizar las entradas del usuario, los LLM pueden crear fragmentos de código que se ajustan a requisitos específicos. Esta capacidad puede acelerar considerablemente el proceso de codificación, especialmente para los borradores iniciales.

La eficacia de un LLM para la generación de código varía. Factores como la complejidad de la tarea, la calidad de los datos de entrenamiento y la arquitectura del modelo son cruciales. A medida que los desarrolladores dependen cada vez más de estos modelos, es fundamental reconocer sus ventajas y limitaciones.

Evaluación de LLM para la generación de código JavaScript

JavaScript es una opción líder para el desarrollo web. Al evaluar los programas de maestría en derecho (LLM) para la generación de código JavaScript, destacan dos modelos.

Modelo A: Codex de OpenAI

Codex de OpenAI es un modelo diseñado específicamente para la generación de código y ha obtenido resultados extraordinarios en la creación de código JavaScript. Por ejemplo, al escribir una función simple para calcular el factorial de un número, Codex generó lo siguiente:

-->javascript

function factorial(n) {
    if (n === 0) {
        return 1;
    }
    return n * factorial(n - 1);
}

Si bien este ejemplo se ejecuta correctamente, comprender sus tasas de error es crucial. Las pruebas iniciales mostraron que Codex producía código sin errores aproximadamente el 80 % del tiempo. Sin embargo, en tareas complejas, como crear una aplicación web completa, la tasa de error aumentó. En promedio, los desarrolladores necesitaron dos intentos adicionales para perfeccionar el código.

Modelo B: BERT de Google

BERT de Google, enfocado principalmente en tareas de lenguaje natural, también se ha adaptado para la codificación. Si bien su rendimiento es respetable, suele generar código más detallado que Codex. Por ejemplo, la versión de BERT de la función factorial es la siguiente:

-->javascript

function calculateFactorial(number) {
    if (number < 0) {
        return "Invalid input";
    }
    let result = 1;
    for (let i = 1; i <= number; i++) {
        result *= i;
    }
    return result;
}

-->javascript

function calculateFactorial(number) {
    if (number < 0) {
        return "Invalid input";
    }

    let result = 1;
    for (let i = 1; i <= number; i++) {
        result *= i;
    }
    return result;
}

BERT tiene una tasa libre de errores de alrededor del 75% y requiere un promedio de tres reintentos en tareas de generación más complejas.

Generación de código Python: un análisis comparativo

Python es popular por su simplicidad y legibilidad. Un análisis de LLM para la generación de código Python arroja conclusiones reveladoras.

Modelo A: Codex de OpenAI

Codex también funciona excepcionalmente bien en este caso. Cuando se le pidió que escribiera una función que comprobara si un número es primo, Codex produjo lo siguiente:

-->python

def is_prime(n):
    if n <= 1:
        return False
    for i in range(2, int(n0.5) + 1):
        if n % i == 0:
            return False
    return True

Codex muestra una impresionante tasa de ausencia de errores del 85 % para Python, necesitando solo 1,5 reintentos para tareas más complicadas.

Modelo B: BERT de Google

La eficiencia de BERT en la generación de código Python es buena, pero no está a la altura de Codex. Para el mismo desafío de verificación de primos, BERT generó:

-->python

def check_prime(num):
    if num <= 1:
        return False
    for i in range(2, num):
        if num % i == 0:
            return False
    return True

La tasa de ausencia de errores de BERT es de alrededor del 70% , y se necesitan un promedio de tres reintentos para funciones más complejas.

Generación de código React: una mirada más cercana

Dado que React es fundamental para el desarrollo de interfaces de usuario, la eficacia de los LLM en este ámbito es significativa. React es un framework basado en Javascript especializado en aplicaciones de interfaz de usuario.

Modelo A: Codex de OpenAI

Codex ha demostrado su capacidad para crear componentes React de forma eficaz. Por ejemplo, al asignarle la tarea de generar un componente de botón, Codex produjo lo siguiente:

-->javascript

import React from 'react';

const Button = ({ label, onClick }) => {
    return (
        <button onClick={onClick}>
            {label}
        </button>
    );
};
export default Button;

Codex mantiene una tasa de generación de código React sin errores del 80% y necesita un promedio de dos reintentos para componentes más complejos.

Modelo B: BERT de Google

La capacidad de BERT para generar código React puede ser menos fiable. Para el mismo componente de botón, BERT resultó en:

-->javascript

import React from 'react';

function ButtonComponent(props) {
    return (
        <button onClick={props.onClick}>
            {props.label}
        </button>
    );
}

export default ButtonComponent;

La tasa de ausencia de errores de BERT en la generación de React es de aproximadamente el 65% , con un promedio de cuatro reintentos para tareas complejas.

Resumen de los hallazgos

El examen de los LLM para generar código inicial en JavaScript, Python y React revela fortalezas y debilidades notables entre ellos.

• El Codex de OpenAI supera constantemente a sus competidores, logrando mayores tasas de ausencia de errores y requiriendo menos reintentos en los tres idiomas.

• BERT de Google , aunque es capaz, tiende a generar un código más detallado y tiene tasas más bajas de ausencia de errores, especialmente en la generación de código React.

  
  

Tasas de error y análisis de reintentos

Idioma	Modelo	Tasa libre de errores	Promedio de reintentos
JavaScript	Códice OpenAI	80%	2
	Google BERT	75%	3
Pitón	Códice OpenAI	85%	1.5
	Google BERT	70%	3
Reaccionar	Códice OpenAI	80%	2
	Google BERT	65%	4

Reflexiones finales

Al evaluar los LLM para la generación inicial de código en JavaScript, Python y React, Codex de OpenAI destaca como la mejor opción. Presenta tasas más altas de errores y requiere menos intentos para obtener código limpio, lo que lo convierte en la opción preferida por los desarrolladores. Por otro lado, si bien BERT de Google es prometedor, no alcanza la eficiencia y precisión de Codex, especialmente para tareas de codificación más complejas.

Al comprender las capacidades y limitaciones de estos LLM, los desarrolladores pueden tomar decisiones más informadas sobre qué herramientas utilizar a medida que se desenvuelven en el cambiante panorama de la generación de código. Con los continuos avances en IA, podemos anticipar mejoras aún mayores en la precisión y la utilidad de los LLM en el futuro.