最佳初始 JavaScript、Python 和 React 代码生成法学硕士

在软件开发中，快速准确的代码生成至关重要。大型语言模型 (LLM) 已成为开发者的宝贵资源，能够生成 JavaScript、Python 和 React 等热门语言的代码片段。本文探讨哪种 LLM 最适合这些语言的初始代码生成，跟踪生成代码的错误率，并概述通常需要多少次尝试才能获得无错误的结果。

了解 LLM 及其在代码生成中的作用

大型语言模型 (LLM) 是基于海量数据集构建的高级 AI 系统。它们能够理解并生成类似人类的文本，非常适合编程任务。通过分析用户输入，LLM 可以创建符合特定需求的代码片段。这种能力可以显著加快编码速度，尤其是在初稿阶段。

LLM 用于代码生成的有效性各不相同。任务复杂性、训练数据的质量以及模型架构等因素起着至关重要的作用。随着开发人员越来越依赖这些模型，认识到它们的优势和局限性至关重要。

评估 LLM 的 JavaScript 代码生成能力

JavaScript 是 Web 开发的首选。在评估用于 JavaScript 代码生成的 LLM 时，有几种模型脱颖而出。

模型 A：OpenAI 的 Codex

OpenAI 的 Codex 是一个专门为代码生成而构建的模型，在 JavaScript 代码创建方面取得了显著的成果。例如，当被要求编写一个简单的函数来计算某个数的阶乘时，Codex 生成了以下内容：

-->javascript

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

虽然此示例运行正常，但了解其错误率至关重要。初步测试表明，Codex 生成的代码大约80%是无错误的。然而，对于构建综合性 Web 应用程序等复杂任务，错误率会上升。平均而言，开发人员需要额外尝试两次才能完善代码。

模型 B：谷歌的 BERT

谷歌的 BERT 主要专注于自然语言任务，也已针对编码进行了调整。虽然它的性能表现不俗，但与 Codex 相比，它通常会生成更冗长的代码。例如，BERT 版本的阶乘函数如下：

-->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 的无错误率约为75% ，在更复杂的生成任务上平均需要重试三次。

Python 代码生成：比较分析

Python 因其简单易读而备受青睐。对用于 Python 代码生成的 LLM 进行分析，可以得出一些有见地的结论。

模型 A：OpenAI 的 Codex

Codex 在这方面的表现也非常出色。当被要求编写一个检查数字是否为素数的函数时，Codex 给出了以下结果：

-->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 显示，Python 的无错误率高达85% ，对于更复杂的任务，只需要重试1.5次。

模型 B：谷歌的 BERT

BERT 在 Python 代码生成方面的效率不错，但与 Codex 略逊一筹。对于相同的素数校验挑战，BERT 生成了：

-->python

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

BERT 的无错误率约为70% ，对于更复杂的功能平均需要重试三次。

React 代码生成：进一步了解

由于 React 是开发用户界面不可或缺的一部分，LLM 在这一领域的有效性变得至关重要。React 是一个基于 Javascript 的框架，专门用于 UI 应用程序。

模型 A：OpenAI 的 Codex

Codex 已经证明它可以高效地创建 React 组件。例如，当被要求生成一个按钮组件时，Codex 生成了以下内容：

-->javascript

import React from 'react';

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

Codex 对 React 代码生成保持80% 的无错误率，对于更复杂的组件平均需要重试两次。

模型 B：谷歌的 BERT

BERT 生成 React 代码的能力可能不太可靠。对于同一个按钮组件，BERT 的结果是：

-->javascript

import React from 'react';

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

export default ButtonComponent;

BERT 在 React 生成中的无错率约为65% ，对于复杂任务平均需要重试四次。

调查结果摘要

对用于生成 JavaScript、Python 和 React 初始代码的 LLM 的检查揭示了它们之间的显著优势和劣势。

• OpenAI 的 Codex始终超越其竞争对手，在三种语言中实现了更高的无错误率，并且需要更少的重试。

• 谷歌的 BERT虽然功能强大，但往往会生成更冗长的代码，并且无错误率较低，尤其是在 React 代码生成中。

  
  

错误率和重试分析

语言	模型	无错误率	平均重试次数
JavaScript	OpenAI 法典	80%	2
	谷歌 BERT	75%	3
Python	OpenAI 法典	85%	1.5
	谷歌 BERT	70%	3
反应	OpenAI 法典	80%	2
	谷歌 BERT	65%	4

最后的想法

在评估用于 JavaScript、Python 和 React 初始代码生成的 LLM 时，OpenAI 的 Codex 脱颖而出，成为最佳选择。它拥有更高的无错误率，并且生成干净代码所需的尝试次数更少，使其成为开发者的首选。另一方面，虽然 Google 的 BERT 前景光明，但它的效率和准确性不如 Codex，尤其是在处理更复杂的编码任务时。

通过了解这些 LLM 的功能和局限性，开发人员可以在不断发展的代码生成领域中，更明智地选择使用哪些工具。随着人工智能的不断进步，我们可以预见 LLM 的准确性和实用性将进一步提升。