Melhor LLM para geração inicial de código JavaScript, Python e React

No desenvolvimento de software, a necessidade de geração de código rápida e precisa é essencial. Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) surgiram como recursos valiosos para desenvolvedores, oferecendo a capacidade de gerar trechos de código em linguagens populares como JavaScript, Python e React. Este artigo analisa qual LLM é o melhor para a geração inicial de código nessas linguagens, monitora as taxas de erro do código gerado e descreve quantas tentativas geralmente são necessárias para obter resultados sem erros.

Compreendendo os LLMs e seu papel na geração de código

Grandes Modelos de Linguagem são sistemas avançados de IA criados a partir de extensos conjuntos de dados. Eles podem compreender e gerar textos com aparência humana, o que os torna úteis para tarefas de programação. Ao analisar as entradas do usuário, os LLMs podem criar trechos de código alinhados a requisitos específicos. Essa capacidade pode acelerar significativamente o processo de codificação, especialmente para rascunhos iniciais.

A eficácia de um LLM para geração de código varia. Fatores como a complexidade da tarefa, a qualidade dos dados de treinamento e a arquitetura do modelo desempenham um papel crucial. À medida que os desenvolvedores dependem cada vez mais desses modelos, é vital reconhecer suas vantagens e limitações.

Avaliando LLMs para geração de código JavaScript

JavaScript é uma das principais opções para desenvolvimento web. Ao avaliar LLMs para geração de código JavaScript, alguns modelos se destacam.

Modelo A: Codex da OpenAI

O Codex da OpenAI é um modelo desenvolvido especificamente para geração de código e apresentou resultados notáveis na criação de código JavaScript. Por exemplo, ao ser incumbido de escrever uma função simples para calcular o fatorial de um número, o Codex gerou o seguinte:

-->javascript

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

Embora este exemplo funcione corretamente, compreender suas taxas de erro é crucial. Testes iniciais mostraram que o Codex produziu código sem erros em cerca de 80% das vezes. No entanto, para tarefas complexas, como a construção de um aplicativo web abrangente, a taxa de erro aumentou. Em média, os desenvolvedores precisaram de duas tentativas adicionais para aperfeiçoar o código.

Modelo B: BERT do Google

O BERT do Google, focado principalmente em tarefas de linguagem natural, também foi adaptado para codificação. Embora seu desempenho seja respeitável, ele geralmente cria código mais verboso em comparação com o Codex. Por exemplo, a versão do BERT para a função fatorial é a seguinte:

-->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;
}

O BERT tem uma taxa livre de erros de cerca de 75% , exigindo uma média de três tentativas em tarefas de geração mais complexas.

Geração de código Python: uma análise comparativa

Python é favorecido por sua simplicidade e legibilidade. Uma análise de LLMs para geração de código Python produz conclusões esclarecedoras.

Modelo A: Codex da OpenAI

O Codex também se sai excepcionalmente bem aqui. Quando solicitado a escrever uma função que verifica se um número é primo, o Codex produziu o seguinte:

-->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

O Codex mostra uma impressionante taxa de 85% de erros livres para Python, precisando de apenas 1,5 tentativas para tarefas mais complicadas.

Modelo B: BERT do Google

A eficiência do BERT na geração de código Python é boa, mas não chega ao nível do Codex. Para o mesmo desafio de verificação de números primos, o BERT gerou:

-->python

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

A taxa livre de erros do BERT é de cerca de 70% , com uma média de três tentativas necessárias para funções mais complexas.

Geração de código React: um olhar mais atento

Como o React é essencial para o desenvolvimento de interfaces de usuário, a eficácia dos LLMs nessa área torna-se significativa. O React é um framework baseado em Javascript, especializado em aplicativos de UI.

Modelo A: Codex da OpenAI

O Codex demonstrou que consegue criar componentes React de forma eficaz. Por exemplo, quando recebeu a tarefa de gerar um componente de botão, o Codex produziu o seguinte:

-->javascript

import React from 'react';

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

O Codex mantém uma taxa livre de erros de 80% para geração de código React, precisando de uma média de duas tentativas para componentes mais complexos.

Modelo B: BERT do Google

A capacidade do BERT de gerar código React pode ser menos confiável. Para o mesmo componente de botão, o BERT resultou em:

-->javascript

import React from 'react';

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

export default ButtonComponent;

A taxa livre de erros do BERT na geração do React é de aproximadamente 65% , com uma média de quatro tentativas para tarefas complexas.

Resumo das Conclusões

O exame de LLMs para geração de código inicial em JavaScript, Python e React revela pontos fortes e fracos notáveis entre eles.

• O Codex da OpenAI supera consistentemente seus concorrentes, alcançando maiores taxas sem erros e exigindo menos tentativas em todos os três idiomas.

• O BERT do Google , embora capaz, tende a gerar código mais detalhado e tem menores taxas de erros, especialmente na geração de código React.

  
  

Taxas de erro e análise de novas tentativas

Linguagem	Modelo	Taxa livre de erros	Média de tentativas
JavaScript	Códice OpenAI	80%	2
	Google BERT	75%	3
Python	Códice OpenAI	85%	1,5
	Google BERT	70%	3
Reagir	Códice OpenAI	80%	2
	Google BERT	65%	4

Considerações finais

Ao avaliar LLMs para geração inicial de código em JavaScript, Python e React, o Codex da OpenAI se destaca como a melhor opção. Ele apresenta maiores taxas de erros e requer menos tentativas para um código limpo, tornando-se a escolha preferida dos desenvolvedores. Por outro lado, embora o BERT do Google seja promissor, ele não se compara à eficiência e precisão do Codex, especialmente para tarefas de codificação mais complexas.

Ao compreender as capacidades e limitações desses LLMs, os desenvolvedores podem tomar decisões mais bem informadas sobre quais ferramentas utilizar à medida que navegam pelo cenário em constante evolução da geração de código. Com os avanços contínuos em IA, podemos antecipar melhorias ainda maiores na precisão e na utilidade dos LLMs no futuro.