Meilleur LLM pour la génération initiale de code JavaScript, Python et React

En développement logiciel, la génération de code rapide et précise est essentielle. Les modèles de langage étendus (MLE) sont devenus des ressources précieuses pour les développeurs, permettant de générer des extraits de code dans des langages courants comme JavaScript, Python et React. Cet article examine quel LLE est le plus adapté à la génération initiale de code dans ces langages, suit les taux d'erreur du code généré et détaille le nombre de tentatives généralement nécessaires pour obtenir des résultats sans erreur.

Comprendre les LLM et leur rôle dans la génération de code

Les grands modèles de langage sont des systèmes d'IA avancés, élaborés à partir de vastes ensembles de données. Ils peuvent comprendre et générer du texte de type humain, ce qui les rend utiles pour les tâches de programmation. En analysant les saisies utilisateur, les LLM peuvent créer des extraits de code répondant à des exigences spécifiques. Cette capacité accélère considérablement le processus de codage, notamment pour les premières versions.

L'efficacité d'un LLM pour la génération de code varie. Des facteurs tels que la complexité des tâches, la qualité des données d'entraînement et l'architecture du modèle jouent un rôle crucial. Les développeurs s'appuyant de plus en plus sur ces modèles, il est essentiel d'en identifier les avantages et les limites.

Évaluation des LLM pour la génération de code JavaScript

JavaScript est un choix de premier ordre pour le développement web. Lors de l'évaluation des LLM en génération de code JavaScript, plusieurs modèles se démarquent.

Modèle A : Codex d'OpenAI

Codex d'OpenAI est un modèle spécialement conçu pour la génération de code et a produit des résultats remarquables en création de code JavaScript. Par exemple, lorsqu'il a été chargé d'écrire une fonction simple pour calculer la factorielle d'un nombre, Codex a généré ce qui suit :

-->javascript

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

Bien que cet exemple fonctionne correctement, il est crucial de comprendre ses taux d'erreur. Les premiers tests ont montré que Codex produisait du code sans erreur dans environ 80 % des cas. Cependant, pour les tâches complexes, comme la création d'une application web complète, le taux d'erreur augmentait. En moyenne, les développeurs ont eu besoin de deux tentatives supplémentaires pour parfaire le code.

Modèle B : BERT de Google

BERT de Google, principalement axé sur les tâches en langage naturel, a également été adapté au codage. Bien que ses performances soient honorables, il génère généralement du code plus verbeux que Codex. Par exemple, la version de la fonction factorielle de BERT est la suivante :

-->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 a un taux sans erreur d'environ 75 % , nécessitant en moyenne trois tentatives sur les tâches de génération plus complexes.

Génération de code Python : une analyse comparative

Python est plébiscité pour sa simplicité et sa lisibilité. Une analyse des LLM en génération de code Python apporte des conclusions pertinentes.

Modèle A : Codex d'OpenAI

Codex excelle ici aussi. Lorsqu'on lui a demandé d'écrire une fonction vérifiant si un nombre est premier, Codex a produit ce qui suit :

-->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 affiche un taux impressionnant de 85 % sans erreur pour Python, ne nécessitant que 1,5 tentative pour les tâches plus complexes.

Modèle B : BERT de Google

L'efficacité de BERT pour la génération de code Python est bonne, mais pas tout à fait comparable à celle de Codex. Pour le même défi de vérification primaire, BERT a généré :

-->python

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

Le taux d'erreur de BERT est d'environ 70 % , avec une moyenne de trois tentatives nécessaires pour les fonctions plus complexes.

Génération de code React : un examen plus approfondi

React étant essentiel au développement d'interfaces utilisateur, l'efficacité des masters en informatique dans ce domaine est cruciale. React est un framework basé sur Javascript, spécialisé dans les applications d'interface utilisateur.

Modèle A : Codex d'OpenAI

Codex a démontré sa capacité à créer efficacement des composants React. Par exemple, lorsqu'on lui a confié la tâche de générer un composant bouton, Codex a produit le résultat suivant :

-->javascript

import React from 'react';

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

Codex maintient un taux sans erreur de 80 % pour la génération de code React, nécessitant en moyenne deux tentatives pour les composants plus complexes.

Modèle B : BERT de Google

La capacité de BERT à générer du code React peut être moins fiable. Pour le même composant de bouton, BERT a produit :

-->javascript

import React from 'react';

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

export default ButtonComponent;

Le taux d'erreur sans erreur de BERT dans la génération React est d'environ 65 % , avec une moyenne de quatre tentatives pour les tâches complexes.

Résumé des résultats

L’examen des LLM pour la génération de code initial en JavaScript, Python et React révèle des forces et des faiblesses notables parmi eux.

• Codex d'OpenAI surpasse systématiquement ses concurrents, atteignant des taux sans erreur plus élevés et nécessitant moins de nouvelles tentatives dans les trois langues.

• BERT de Google , bien que performant, a tendance à générer du code plus verbeux et présente des taux sans erreur inférieurs, en particulier dans la génération de code React.

  
  

Taux d'erreur et analyse des nouvelles tentatives

Langue	Modèle	Taux sans erreur	Nombre moyen de tentatives
JavaScript	Codex OpenAI	80%	2
	Google BERT	75%	3
Python	Codex OpenAI	85%	1,5
	Google BERT	70%	3
Réagir	Codex OpenAI	80%	2
	Google BERT	65%	4

Réflexions finales

Lors de l'évaluation des LLM pour la génération initiale de code en JavaScript, Python et React, Codex d'OpenAI s'impose comme la meilleure option. Il affiche des taux d'erreur plus élevés et nécessite moins de tentatives pour obtenir un code propre, ce qui en fait le choix privilégié des développeurs. En revanche, si BERT de Google est prometteur, il n'atteint pas l'efficacité et la précision de Codex, notamment pour les tâches de codage plus complexes.

En comprenant les capacités et les limites de ces LLM, les développeurs peuvent prendre des décisions plus éclairées quant aux outils à utiliser pour s'adapter à l'évolution du paysage de la génération de code. Grâce aux progrès constants de l'IA, nous pouvons anticiper des améliorations encore plus importantes en termes de précision et d'utilité des LLM à l'avenir.