O eep TabNine é uma nova ferramenta para preenchimento automático que sugere linhas de código finalizadas com base nas informações anteriores. É uma ferramenta baseada em aprendizado profundo, adequada para várias linguagens de programação.
O Deep TabNine é baseado em um modelo preditivo de linguagem de aprendizado profundo GPT-2 pelo Open AI e foi desenvolvido para ajudar os desenvolvedores a programar mais rapidamente. Ele está sendo desenvolvido por um estudante de ciência da computação, Jacob Jackson, na Universidade de Waterloo, no Canadá.
Preenchimento automático de código com aprendizado profundo
O Deep TabNine é uma ferramenta baseada em aprendizado profundo, treinada com dois milhões de arquivos pelo GitHub. Ele prediz cada token com base nos tokens à sua frente.
GPT2 foi treinado para o mesmo objetivo, mas, em vez de prever frases em linguagem natural, o Deep TabNine prevê os blocos de construção do código.
O Deep TabNine a linguagens diferentes, como Java, Python, JavaScript, C, C ++, PHP, TypeScript, Kotlin, Objective-C, HTML, CSS, Go, C #, Rubin, Rost, Swift, Haskell, OCaml, Scala, Perl , SQL e bash.
TabNine para Python:
Java:
Outras ferramentas, como o Deep TabNine, já estão disponíveis – incluindo o Visual Studio da IntelliSense for Microsoft. A capacidade de sugerir vários tokens em vez de um único token torna essa ferramenta de preenchimento automático algo muito especial.
Uma versão padrão do TabNine também está disponível, mas não se baseia em aprendizado aprofundado. Ele usa o aprendizado de máquina para fornecer sugestões responsivas, confiáveis e relevantes.
Note-se que o Deep TabNine vem com um compromisso – é muito intenso para ser executado em um laptop e pode não oferecer sugestões tão rapidamente quanto a versão padrão do TabNine.
Jackson espera desenvolver um modelo melhor que possa funcionar sem problemas em laptops. Atualmente, ele oferece um serviço beta para o TabNine Cloud que usa GPUs para acelerar as sugestões de preenchimento automático.
Enquanto isso, ele está trabalhando em um modelo que pode ser executado em um laptop com "latência razoável". Para clientes corporativos, o Deep TabNine oferece uma licença para executar o modelo em hardware corporativo.
