{"id":34543,"date":"2022-08-10T17:38:56","date_gmt":"2022-08-10T15:38:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.skaylink.com\/?p=34543"},"modified":"2024-05-30T14:05:08","modified_gmt":"2024-05-30T12:05:08","slug":"wenn-ki-selbst-codes-liest-und-schreibt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.skaylink.com\/de\/insights\/blog\/wenn-ki-selbst-codes-liest-und-schreibt\/","title":{"rendered":"Wenn KI selbst Codes liest und schreibt"},"content":{"rendered":"\t\t
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Wenn KI selbst Codes liest und schreibt<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tErfahren Sie mehr \u00fcber das neuronale Netz GPT-3 und wie es die Arbeit von Entwickler*innen in Zukunft erleichtern kann.\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t10. August 2022\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t Anders Flarup Tofth\u00f8j\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Wie gut ist das \u201eneuronale Netz\u201c GPT-3? Unser Team hat es getestet.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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K\u00fcnstliche Intelligenz (KI), die selbst Codes liest oder sogar schreibt: Was nach <\/span>Science Fiction<\/span> klingt, ist heute schon im gewissen Rahmen m\u00f6glich. Entwickler*innen profitieren in ihrer t\u00e4glichen Arbeit von der KI-gesteuerten Textgenerierung. Wie gut das bereits funktioniert und wo noch nicht, haben die Spezialist*innen von <\/span>Skaylink<\/span> in einem Hackathon <\/span>am Beispiel von <\/span><\/span>GPT-3<\/span><\/span><\/a> von<\/span><\/span> OpenAI<\/span><\/span><\/a> untersucht<\/span>.<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Was ist GPT-3? <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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GPT-3 ist ein sogenanntes neuronales Netz, das auf gro\u00dfe Textmengen aus dem Internet trainiert wird. Dadurch kann es Text selbst schreiben und wahrscheinliche Textvarianten vorhersagen. Daf\u00fcr kombiniert GPT-3 Eingaben, die man ihm gibt, mit Daten, mit denen es zuvor trainiert wurde.<\/span> Besonders spannend: GPT-3 kann Klartext in Code und Code in Klartext \u00fcbersetzen.<\/span> Im<\/span> Folgende<\/span>n<\/span> <\/span>ein Beispiel<\/span><\/span><\/a>: <\/span>D<\/span>ie <\/span>graue <\/span>Fl\u00e4che<\/span> ist d<\/span>as <\/span>Eingabe<\/span>feld,<\/span> die<\/span> gr\u00fcne <\/span>Fl\u00e4che<\/span> zeigt, was GPT-3 als <\/span>wahrscheinlichste n\u00e4chste Folge<\/span> betrachtet. <\/span>(<\/span>In diesem Fall <\/span><\/span>\ud83d\udca5\ud83c\udf1f<\/span><\/span> als Beschreibung von Star Wars.<\/span>)<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Ziel <\/span>des Hackathons w<\/span>ar es<\/span> deshalb<\/span> zu sehen, wie GPT-3 <\/span>Entwickler*innen <\/span>bei<\/span>m Codieren l\u00e4ngerer Passagen<\/span> helfen kann.<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Szenario Nr. 1 \u2013 Text f\u00fcr PowerShell <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Unser Team testete zuerst, ob GPT-3 basierend auf vorherige Klartext-Eingaben passende PowerShell-Befehle erg\u00e4nzen konnte.<\/span> Das<\/span> Ergebnis k<\/span>am der idealen L\u00f6sung<\/span> tats\u00e4chlich ziemlich na<\/span>h:<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Szenario Nr. 2 \u2013 Pull Request <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Da GPT-3 Code in Klartext \u00fcbersetzen kann, bauten unsere Expert*innen es in eine Pipeline ein. Damit soll<\/span>te er im Review helfen,<\/span> zu verstehen, was der Code tut.<\/span> F\u00fcr das Szenario nutzte das Team ein<\/span> Powershell<\/span>-Skript und ein sehr einfaches C#-Programm<\/span>:\u00a0<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Wird der Code festgeschrieben, l\u00f6st er eine <\/span>Build<\/span>-Validierungs-Pipeline aus, die mit <\/span>Powershell<\/span> untersucht, was sich im Code ge\u00e4ndert hat. Die Pipeline sendet den Code dann an die <\/span>OpenAI<\/span>-API. Die Antwort von der <\/span>OpenAI<\/span>-API wird als Kommentar zum angeforderten Pull gespeichert:\u00a0<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Das Resultat: Das Skript berechnet die Gr\u00f6\u00dfe von Dateien und Verzeichnissen in einem Ordner und seinen Unterordnern.<\/span> Es<\/span> erstellt einen Thread und startet ihn. Der Thread schl\u00e4ft dann f\u00fcr 1000 Millisekunden. <\/span>Tritt <\/span>ein Fehler auf, <\/span>meldet die <\/span>Konsole <\/span>das. So die Theorie. In der Praxis zeigte sich aber, dass GPT-3 bei demselben Code zu auch zu unterschiedlichen Ergebnissen kommen kann. Zum Beispiel meldet GPT-3 f\u00fcr das C#-Programm manchmal die Nachricht „Hello, <\/span>world<\/span>!“ zur Konsole \u2013 was offensichtlich falsch ist.<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Szenario Nr. 3 \u2013 Automatisch generierte Testdaten <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Ein klassisches Problem f\u00fcr ein System in der Testphase ist, dass es realistische Testdaten ben\u00f6tigt. <\/span>Im letzten Szenario<\/span> sollte GPT-3 <\/span>daher <\/span>Testdaten generieren. GPT-3 <\/span>musste daf\u00fcr <\/span>e<\/span>rkennen<\/span>, wonach gefragt w<\/span>urde<\/span>\u00a0und auf Informationen zur\u00fcckgreifen, die es im Rahmen des Trainings gesammelt hat<\/span>te<\/span>. <\/span>Das<\/span> ist im Beispiel unten zu sehen<\/span>:<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Fazit<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Unsere Spezialist*innen waren beeindruckt, wie gut GPT-3 in Bezug auf die Erkl\u00e4rung von Code funktioniert. KI-gest\u00fctzte Codierung ist ein interessantes Gebiet, das n\u00e4her betrachtet werden sollte. Bei komplexeren Fragestellungen mag es sich noch nicht bew\u00e4hren, aber es ist einen Versuch wert, denn es kann in der Praxis durchaus n\u00fctzlich sein. Sehr hilfreich ist auch die Generierung von Testdaten: Hier kann GPT-3 schnell gro\u00dfe Mengen realistischer Testdaten generieren, wie sie in den meisten IT-Projekten ben\u00f6tigt werden.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>

Unsere Entwickler*innen erstellen ma\u00dfgeschneiderte L\u00f6sungen f\u00fcr Kunden aus ganz unterschiedlichen Branchen. <\/span>Mehr Informationen dazu finden Sie hier.<\/span><\/a>\u00a0<\/span><\/p>

Dieser Beitrag wurde uns freundlicherweise von der Skaylink Tochter cVation zur Verf\u00fcgung gestellt. Den Originalbeitrag finden Sie\u00a0hier<\/a>.<\/em><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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