خب بچه‌ها، بذارین یه چیزی رو ساده براتون توضیح بدم: اگه خواسته باشیم مدل زبان بزرگ (همون LLM که مثلاً ChatGPT و اینا هستن) رو تعلیم بدیم تا بتونه کد بفهمه و حتی خودش کد بسازه، نیاز داریم یه عالمه دیتاست حرفه‌ای از کدهای مختلف داشته باشیم. حالا داستان اینجاست که بیشتر وقتا فقط خودِ کدها نیست، باید بین کدی که از روی فایل باینری (مثلاً برنامه‌هایی که تبدیل به فایل اجرایی شدن و کدشونو از دست دادیم) دوباره دیکامپایل (یعنی تبدیل به شبه‌کد قابل خوندن) کردیم، و کد سورس اصلیش، یه جور ارتباط و تطبیق درست باشه.
اینجا بود که یه تیم خفن اومدن و ابزاری ساختن به اسم “CodableLLM” — حالا این چیه؟ بزارین راحت بگم: یک فریم‌ورک پایتونی که هدفش اینه که این داستان تطبیق بین فانکشن‌های دیکامپایل شده (همون بخش‌هایی از کد که از روی فایل باینری دوباره استخراج شدن) و کدهای سورس اصلی رو خودکار انجام بده. یعنی دیگه لازم نیست کلی وقت بذاری هر فانکشن رو دستی پیدا کنی و وصل کنی، همه رو خودکار قشنگ برات می‌چینه.
جالب‌تر اینکه CodableLLM فقط به یه زبان برنامه‌نویسی محدود نیست؛ با چندتا زبان مختلف کار می‌کنه و حتی با دیکامپایلرها و پارسرهای (پارسر هم یعنی برنامه‌ای که می‌تونه بخشای مختلف یه کد رو بخونه و بفهمه) موجود ادغام میشه تا کل فرایند ساخت دیتاست رو برات خیلی راحت و بی‌دردسر کنه.
یه چیزی که باید بدونی اینه که همه‌ی مدل‌های زبانی جدید که در زمینه‌ی کد و برنامه‌نویسی هستن (مثل Copilot یا Code Llama) برا یادگیری شدیداً به همین دیتاست‌های عظیم و باکیفیت نیاز دارن. پس اگه بتونیم این تطبیق بین دیکامپایل و سورس رو راحت انجام بدیم، احتمالاً مدل‌هایی خواهیم داشت که حتی اگه بهشون فقط باینری بدی، می‌تونن بفهمن قضیه چیه و حتی شبیه اون یا بهترشو تولید کنن!
توی این مقاله، سازنده‌های CodableLLM یه سری کار اساسی انجام دادن:
- نحوه طراحی و پیاده‌سازی این ابزار رو کامل توضیح دادن.
- بعدشم رفتن و تست کردن که ببینن عملکرد این فریم‌ورک تو ساخت دیتاست نسبت به ابزارهای دیگه تو بازار چطوریه.
- آخر سر هم نتیجه گرفتن که عملکرد CodableLLM هم قویه، هم سریع، و خیلی از ابزارهای مشابه بهتر عمل می‌کنه — مخصوصاً اگه هدفت ساخت دیتاست برای مدل‌های فهم کد باشه.
خلاصه اگه دانشجویی، محقق هوش مصنوعی، یا کسی هستی که با مدل‌های زبانی و دیتاست و دیکامپایل و اینا سر و کار داری، احتمالاً CodableLLM می‌تونه کلی توی تیمت و پروژه‌هات وقت و انرژی ذخیره کنه. در واقع، این ابزار یکی از اون قدم‌های حرفه‌ای و کاربردیه که راه رو برای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی باهوش‌ترِ حوزه‌ی برنامه‌نویسی بازتر می‌کنه؛ مخصوصاً مدل‌هایی که نیاز دارن کد رو تو چند سطحِ انتزاع (abstraction level یعنی مثلاً هم کد ساده بفهمن، هم کد پیچیده) هم درک کنن و هم تولید.
در کل، این مقاله نشون میده که چطوری میشه با یه ابزار پایتونی ساده ولی قدرتمند، یکی از مشکلات خفن و زمان‌بر حوزه یادگیری ماشین رو حل کرد و دیتاست‌هایی ساخت که کلی مدل هوش مصنوعی منتظرشن تا باهاشون آموزش ببینن و باهوش‌تر بشن!
منبع: +
