CodeBERT هو نموذج جديد وواسع النطاق ومُدرب مسبقًا ومصمم خصيصًا لمعالجة وفهم لغات البرمجة. إنه تقدم كبير في مجال معالجة اللغات الطبيعية (NLP) وقد تم اعتماده في العديد من التطبيقات، خاصة تلك التي تتضمن الفهم والترجمة وإنشاء كود البرمجة.
ظهور CodeBERT وأول ذكر لها
انبثقت CodeBERT من مختبر أبحاث Microsoft Research Asia، وهي منظمة بحثية بارزة معروفة بإنجازاتها في مجالات مختلفة من علوم الكمبيوتر. تم الكشف عن النموذج لأول مرة للجمهور في ورقة بحثية بعنوان “CodeBERT: نموذج مُدرب مسبقًا للبرمجة واللغات الطبيعية” نُشرت عام 2020.
أدرك مبتكرو CodeBERT الحاجة المتزايدة لنموذج يمكنه فهم لغات البرمجة ومعالجتها بنفس الطريقة التي يفعلها البشر، مما يؤدي إلى سد الفجوة بين اللغات الطبيعية والرموز البرمجية. وُلدت CodeBERT نتيجة لهذه الحاجة وقد أحدثت ضجة في مجتمع البرمجة اللغوية العصبية منذ أول ذكر لها.
كشف CodeBERT: الغوص العميق
CodeBERT هو في الأساس نموذج قائم على المحولات، تم تدريبه على مجموعة كبيرة من التعليمات البرمجية من لغات البرمجة المختلفة. يستفيد النموذج من إمكانات نموذج BERT (تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من المحولات)، وهي تقنية ما قبل التدريب التي أحدثت ثورة في مهام البرمجة اللغوية العصبية.
يختلف CodeBERT عن نماذج BERT التقليدية حيث يتم تدريبه على كل من البرمجة واللغات الطبيعية، مما يمكنه من فهم بناء الجملة ودلالات التعليمات البرمجية مع فهم تعليقات ووثائق اللغة الطبيعية أيضًا. يستفيد النموذج من نمذجة اللغة المقنعة واكتشاف الرموز المميزة، وهي مهمة جديدة ما قبل التدريب تشجعه على فهم التعليمات البرمجية وإنشاءها بشكل أفضل.
داخل CodeBERT: كيف يعمل
تحت الغطاء، يستخدم CodeBERT نموذج المحول، وهو نوع من نماذج التعلم العميق الذي يستخدم آليات الاهتمام الذاتي. يعتبر نموذج المحول مسؤولاً عن التقاط التبعيات بين المدخلات والمخرجات من خلال التركيز على أجزاء مختلفة من بيانات الإدخال، مما يسمح للنموذج بمعالجة المعلومات بالتوازي، مما يجعله عالي الكفاءة.
بالنسبة للتدريب المسبق، يعتمد CodeBERT استراتيجيتين. الأول هو نموذج اللغة المقنعة، حيث يتم إخفاء بعض الرموز المميزة (الكلمات أو الأحرف) بشكل عشوائي من الإدخال، ويتم تدريب النموذج على التنبؤ بهذه الرموز المميزة المقنعة. والثاني هو اكتشاف الرموز المميزة، حيث يتم استبدال بعض الرموز المميزة بأخرى، ويحتاج النموذج إلى تحديد هذه الرموز المميزة المستبدلة.
تمكن هذه التقنيات CodeBERT من تعلم الهياكل والأنماط الأساسية في كل من اللغات الطبيعية وكود البرمجة.
الميزات الرئيسية لبرنامج CodeBERT
يقدم CodeBERT العديد من الميزات المميزة التي تميزه عن النماذج الأخرى:
-
فهم لغة البرمجة متعددة اللغات: يستطيع CodeBERT فهم لغات برمجة متعددة، بما في ذلك Python وJava وJavaScript وPHP وRuby وGo والمزيد.
-
الترجمة بين اللغات: يمكن لـ CodeBERT ترجمة مقتطفات التعليمات البرمجية من لغة برمجة إلى أخرى.
-
تلخيص الكود: يمكنه إنشاء ملخص أو تعليق باللغة الطبيعية لجزء معين من التعليمات البرمجية.
-
البحث عن الكود: يمكنه البحث عن مقتطفات التعليمات البرمجية بناءً على استعلام باللغة الطبيعية، أو العكس.
-
إكمال الكود: بالنظر إلى مقتطف التعليمات البرمجية غير المكتمل، يمكن لـ CodeBERT التنبؤ بالاستمرار المحتمل للتعليمة البرمجية.
أنواع CodeBERT: تصنيف
على الرغم من وجود نوع واحد من CodeBERT بشكل أساسي، إلا أنه يمكن ضبطه لمهام محددة. يوضح الجدول التالي المهام التي يمكن ضبط CodeBERT من أجلها:
| مهمة | وصف |
|---|---|
| تلخيص الكود | إنشاء ملخص باللغة الطبيعية لمقتطف كود معين. |
| ترجمة الكود | ترجمة مقتطفات التعليمات البرمجية من لغة برمجة إلى أخرى. |
| البحث عن الكود | البحث عن مقتطفات التعليمات البرمجية باستخدام استعلام باللغة الطبيعية، أو العكس. |
| إكمال الكود | توقع الاستمرار المحتمل لمقتطف التعليمات البرمجية غير المكتمل. |
الاستخدام العملي لبرنامج CodeBERT: التحديات والحلول
على الرغم من إمكاناته، فإن استخدام CodeBERT يمكن أن يمثل بعض التحديات. على سبيل المثال، يتطلب تدريب CodeBERT مجموعة بيانات واسعة ومتنوعة من التعليمات البرمجية بلغات متعددة. بالإضافة إلى ذلك، مثل نماذج التعلم العميق الأخرى، فإن CodeBERT كثيف الاستخدام للحوسبة، ويتطلب موارد حسابية كبيرة.
ومع ذلك، فإن حلولًا مثل نقل التعلم، حيث يتم ضبط نموذج CodeBERT المُدرب مسبقًا لمهام محددة، يمكن أن تخفف من هذه التحديات. كما توفر المنصات السحابية أيضًا إمكانات حسابية قوية لتدريب مثل هذه النماذج، مما يجعلها في متناول جمهور أوسع.
CodeBERT: المقارنات والمعايير
يتميز CodeBERT عن النماذج المماثلة الأخرى، مثل RoBERTa وGPT-2، في تركيزه على فهم لغات البرمجة. ويقدم الجدول التالي مقارنة:
| نموذج | ركز | مهام ما قبل التدريب |
|---|---|---|
| كودبيرت | البرمجة واللغات الطبيعية | نمذجة اللغة المقنعة، واستبدال الكشف عن الرمز المميز |
| روبرتا | اللغات الطبيعية | نمذجة اللغة المقنعة |
| جي بي تي-2 | اللغات الطبيعية | نمذجة اللغة |
وجهات النظر المستقبلية على CodeBERT
إن تقديم نماذج مثل CodeBERT يفتح الباب أمام المزيد من الأدوات المتقدمة للمطورين. قد تتضمن التقنيات المستقبلية محررات أكواد ذكية يمكنها التنبؤ بقصد المبرمج والإكمال التلقائي للتعليمات البرمجية في الوقت الفعلي، أو أنظمة يمكنها فهم الأخطاء في التعليمات البرمجية وإصلاحها تلقائيًا.
علاوة على ذلك، يمكن دمج CodeBERT مع تقنيات أخرى مثل التعلم المعزز لإنشاء نماذج يمكنها تعلم البرمجة بشكل أكثر فعالية، مما يؤدي إلى مساعدين أكواد تشفير أكثر تطوراً يعتمدون على الذكاء الاصطناعي.
الخوادم الوكيلة وCodeBERT
يمكن أن تلعب الخوادم الوكيلة دورًا مهمًا في تسهيل استخدام ونشر نماذج مثل CodeBERT. يمكنهم توفير طبقة إضافية من الأمان وإخفاء الهوية، وهو أمر مهم بشكل خاص عند العمل مع قواعد التعليمات البرمجية القيمة.
علاوة على ذلك، يمكن للخوادم الوكيلة موازنة الحمل وضمان الوصول السلس والفعال إلى الموارد عبر الإنترنت المستخدمة للتدريب أو نشر CodeBERT، خاصة في بيئة الحوسبة الموزعة.
روابط ذات علاقة
بالنسبة لأولئك المهتمين بمعرفة المزيد عن CodeBERT، يمكن أن تكون الموارد التالية مفيدة للغاية:
-
CodeBERT: نموذج مُدرب مسبقًا للبرمجة واللغات الطبيعية – الورقة البحثية الأصلية التي تقدم CodeBERT.
-
مايكروسوفت للأبحاث آسيا – المنظمة التي تقف وراء CodeBERT.
-
بيرت: التدريب المسبق للمحولات العميقة ثنائية الاتجاه لفهم اللغة – الورقة التأسيسية عن BERT، أساس CodeBERT.
