자연어에서 코드 생성

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Azure OpenAI 모델의 기능 중 하나는 자연어 프롬프트에서 코드를 생성하는 것입니다. 작업은 간단한 한 줄 명령에서 전체 애플리케이션까지 다양할 수 있습니다. AI 모델은 제공된 코드 또는 이전 응답을 편집하고 업데이트하여 요청된 작업을 완료할 수도 있습니다.

코드 생성을 위한 AI 모델

이전 세대의 gpt 모델에서는 일부가 코드 사용을 위해 특별히 학습되었습니다(종종 codex 모델이라고 함). 새로운 세대의 모델이 발전함에 따라 기본 모델은 모델의 성능과 언어와 코드 모두에 대한 이해를 크게 향상시켜 특정 코드 모델이 필요하지 않습니다. 이러한 개선으로 인해 자연어와 코드 모두에 사용할 수 있는 최신 세대(예: gpt-35-turbo 및 gpt-4)에 대한 단일 모델이 생성되었습니다.

이 모듈의 예제에서는 gpt-35-turbo를 사용합니다.

함수 작성

Azure OpenAI 모델은 원하는 내용만 설명하여 함수 및 앱을 여러 언어로 만들 수 있습니다. 예를 들어 이진 검색 구현이 필요하지만 이것을 어떻게 하는지 기억할 수 없다고 가정해 보겠습니다. write a function for binary search in python 프롬프트가 제공되면 함수와 코드에 대한 설명이 포함된 응답을 받을 수 있습니다.

Sure, here's an example implementation of binary search algorithm in Python:

def binary_search(array, target):  
    low = 0  
    high = len(array) - 1  
  
    while low <= high:  
        mid = (low + high) // 2  
        if array[mid] == target:  
            return mid  
        elif array[mid] < target:  
            low = mid + 1  
        else:  
            high = mid - 1  
  
    return -1  
 
This function takes in two arguments - an array of integers and a target integer that we want to search
for in the array. The function initializes two pointers - low and high - to the first and last indices
of the array, respectively.

Inside the while loop, the function calculates the middle index using integer division (//). If the 
middle element is equal to the target, the function returns the index of the middle element. If the 
middle element is less than the target, we update the low pointer to mid + 1. Otherwise, we update the 
high pointer to mid - 1. We continue these steps until we find the target or the pointers cross each 
other (i.e., low > high).

If the target is not found in the array, the function returns -1.

Note that the binary search algorithm assumes that the input array is sorted in ascending order. If 
the array is not sorted, the algorithm may not return the correct result.

요청은 함수보다 더 나아가 일련의 함수 또는 전체 앱을 요청할 수 있습니다. 응답은 달성하려는 작업에 대한 좋은 출발점을 제공합니다.

코딩 언어 변경

한 언어로 된 코드가 있지만 다른 언어로 된 코드가 필요한 경우 Azure OpenAI가 원하는 언어로 변환할 수 있습니다. 예를 들어 Python에 이 print_squares 함수가 있다고 가정해 보겠습니다.

def print_squares(n):  
    for i in range(1, n+1):  
        print(i**2)

프롬프트 convert this code to C#와 함께 그 코드를 제공하는 경우 다음 함수와 비슷하게 표시될 수 있습니다.

public void PrintSquares(int n)  
{  
    for (int i = 1; i <= n; i++)  
    {  
        Console.WriteLine(i * i);  
    }  
}

모델은 for 루프와 함수가 서로 다른 언어(C#의 액세스 한정자 포함)로 정의되는 방식의 차이점을 이해하고 코드를 적절하게 변경했습니다.

알 수 없는 코드 이해

Azure OpenAI 모델은 이해가 되지 않거나 익숙하지 않은 언어로 되어 있을 수 있는 코드를 이해하는 데 유용합니다. 예를 들어 가상의 코딩 언어로 다음 함수가 제공되었고 이를 이해하는 방법을 몰랐다고 가정해 보겠습니다.

fn qzplv(n: i32, m: i32) -> i32 {
    if n == 0 {
        return m + 1;
    } else if m == 0 {
        return qzplv(n - 1, 1);
    } else {
        return qzplv(n - 1, qzplv(n, m - 1));
    }
}

could you explain what this code is doing? 프롬프트와 함께 모델에 제공될 때 다음과 유사한 응답이 표시됩니다.

Sure, I'd be happy to explain what this code is doing!

This code is implementing the Ackermann function, which is a well-known mathematical function that 
grows very quickly in terms of computation time as its inputs increase. The function takes two integer 
arguments (n and m) and returns another integer.

Here's how the function works:
- If n is equal to 0, the function returns m + 1.
- If m is equal to 0, the function calls itself recursively with n - 1 and 1 as arguments.
- Otherwise, the function calls itself recursively with n - 1 and the result of calling itself with n 
and m - 1 as arguments.

The function is implemented in a way that is easy to understand and follow, but it has a very high 
computational complexity. In fact, it grows so quickly that it can't be computed for values of n and m 
greater than about 4 or 5.

설명과 번역을 익숙한 한 언어로 결합하면 이 기능이 훨씬 더 유용해집니다.

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코드 생성을 위한 AI 모델

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