Trang công nghệ Tech Radar đã tiến hành thử nghiệm trên nhiều công cụ AI hỗ trợ lập trình để tìm ra những mô hình tối ưu nhất. Dưới đây là tổng hợp đánh giá về các công cụ hàng đầu:
**GitHub Copilot – Giải pháp hàng đầu cho doanh nghiệp**
GitHub Copilot là công cụ hỗ trợ đắc lực cho lập trình viên và nhà phát triển, giúp nâng cao hiệu quả công việc dựa trên Microsoft Copilot LLM. Sử dụng mô hình Codex của OpenAI, được đào tạo chuyên sâu như một trợ lý lập trình, GitHub Copilot tích hợp trực tiếp vào các môi trường phát triển phổ biến như Visual Studio Code, Visual Studio, Vim, Neovim, bộ IDE JetBrains và Azure Data Studio.
Ưu điểm nổi bật của GitHub Copilot là khả năng truy cập vào các dự án hiện tại của người dùng, từ đó đưa ra những gợi ý chính xác và phù hợp hơn. Đặc biệt, đối với người dùng doanh nghiệp, AI này còn có thể được cấp quyền truy cập vào các kho lưu trữ và cơ sở kiến thức nội bộ, giúp nâng cao đáng kể chất lượng đầu ra. Nhờ đó, GitHub Copilot tạo ra các kết quả và hỗ trợ gỡ lỗi mã theo ngữ cảnh tốt hơn so với các AI chỉ được đào tạo trên tập dữ liệu rộng.
Tuy nhiên, người dùng cần lưu ý rằng AI vẫn có thể mắc lỗi hoặc đưa ra những gợi ý không chính xác. GitHub Copilot cung cấp bản dùng thử miễn phí 30 ngày cho gói cơ bản nhất (10 USD/tháng). Các gói doanh nghiệp có giá lần lượt là 19 USD và 39 USD cho mỗi người dùng mỗi tháng.
**Qwen – Lựa chọn tối ưu cho cá nhân**
Qwen là một LLM mã nguồn mở của Alibaba, được phát hành vào tháng 4/2024 và được đào tạo chuyên biệt bằng cách sử dụng kho lưu trữ mã nguồn công khai để hỗ trợ các nhà phát triển trong các tác vụ liên quan đến mã hóa.
Qwen có hai phiên bản: một mô hình cơ sở được thiết kế để tạo mã và gợi ý (hạn chế chức năng trò chuyện), và một phiên bản có giao diện chat, cho phép trả lời các câu hỏi tự nhiên. Cả hai phiên bản đều được đào tạo với 3.000 tỷ dữ liệu liên quan đến mã và hỗ trợ 92 ngôn ngữ lập trình, bao gồm các ngôn ngữ phổ biến như C++, Python, Java, PHP, C# và JavaScript.
Phiên bản cơ sở của Qwen có nhiều kích cỡ khác nhau, trong khi phiên bản chat chỉ có một kích cỡ 7B. Mặc dù khá nhỏ so với các mô hình khác đang được sử dụng làm trợ lý mã hóa, Qwen vẫn hoạt động tốt nhờ khả năng hỗ trợ mã hóa, cả mã nguồn mở và mã nguồn đóng.
Công cụ này vượt trội hơn GPT 3.5 trong hầu hết các bài kiểm tra chuẩn. Mặc dù GPT-4 có thể hoạt động tốt hơn, nhưng việc đăng ký và trả phí cho mỗi mã thông báo có thể gây tốn kém.
Vì Qwen là mã nguồn mở, người dùng có thể tải xuống và sử dụng miễn phí. Để chạy Qwen, người dùng cần một PC với ít nhất GPU 16 GB VRAM và 32 GB RAM hệ thống. Khả năng lưu trữ trong cơ sở hạ tầng cục bộ hoặc từ xa của riêng người dùng giúp giảm bớt những lo ngại về quyền riêng tư hoặc bảo mật dữ liệu.
**LLama – Hiệu quả chi phí vượt trội**
Mô hình LLama của Meta là một trong những lựa chọn tốt nhất về chi phí trên thị trường. Không giống như nhiều mô hình khác được đào tạo chuyên biệt với dữ liệu liên quan đến lập trình, Llama tổng quát hơn, nhưng vẫn có thể được sử dụng như một trợ lý mã hóa. Trong các thử nghiệm so sánh với các mô hình có cùng kích thước, Llama vượt trội hơn CodeLlama về khả năng tạo, diễn giải và hiểu mã hóa. Điều này đặc biệt ấn tượng khi xét đến việc Llama không được đào tạo chuyên biệt.
Tương tự như Qwen, Llama cũng là một mô hình mã nguồn mở, cho phép các nhà phát triển tải xuống và chạy trên hạ tầng cục bộ của riêng họ, yêu cầu tối thiểu 16 GB VRAM cho GPU và 32 GB RAM hệ thống.
Trong một thử nghiệm yêu cầu Llama viết giải pháp hoàn chỉnh bằng Python cho việc chơi cờ vua bằng văn bản, mã ban đầu không chạy được. Sau khi cung cấp thông báo lỗi từ trình biên dịch, Llama đã xác định được vị trí lỗi và đưa ra bản điều chỉnh hiệu quả, đồng thời giải thích lý do cần sửa để giúp người dùng hiểu rõ vấn đề.
**Claude – Giải pháp tối ưu cho lập trình**
Được ra mắt vào tháng 4/2024, Claude được Anthropic tuyên bố là AI thông minh nhất trên thị trường và được thiết kế để giải quyết nhiều nhiệm vụ khác nhau. Mặc dù hầu hết các AI đều có thể lập trình, độ chính xác của kết quả đầu ra có thể khác nhau do không được thiết kế chuyên biệt. Claude thu hẹp khoảng cách này bằng cách được đào tạo để xử lý các tác vụ liên quan đến lập trình bên cạnh các tác vụ thông thường, tạo nên một giải pháp đa năng.
Anthropic không công bố số lượng ngôn ngữ lập trình được hỗ trợ, nhưng Claude có thể tạo mã với các ngôn ngữ phổ biến như C++, C#, Python và Java, cũng như các ngôn ngữ cũ hoặc ít phổ biến hơn như Fortran, Cobol và Haskell.
Claude dựa vào các mẫu, cú pháp, quy ước mã hóa và thuật toán được xác định trong dữ liệu đào tạo liên quan đến mã để tạo các đoạn mã mới từ đầu, giúp tránh việc sao chép trực tiếp mã đã được sử dụng để đào tạo nó. Cửa sổ ngữ cảnh mã thông báo lớn do Claude cung cấp đặc biệt hữu ích khi làm việc với các khối mã lớn, nơi người dùng phải lặp lại các đề xuất và thay đổi. Tuy nhiên, giống như tất cả các LLM, Claude cũng có giới hạn về số lượng mã thông báo đầu ra và có xu hướng tóm tắt hoặc cắt bớt phản hồi để vừa với một phản hồi duy nhất. Điều này gây khó khăn khi cần cung cấp một khối lượng lớn mã cần thiết để tạo các trường hợp kiểm thử.
Claude nổi bật nhờ khả năng giải thích chi tiết về mã đã tạo, thêm chú thích về chức năng của mã để giúp các nhà phát triển hiểu rõ những gì đang diễn ra. Điều này đặc biệt hữu ích khi sử dụng Claude để gỡ lỗi mã và tạo bản sửa, vì nó không chỉ giúp giải quyết vấn đề mà còn cung cấp bối cảnh về lý do các thay đổi được thực hiện hoặc tại sao mã được tạo theo một cách cụ thể.
Anthropic khẳng định rằng họ không sử dụng bất kỳ dữ liệu nào được gửi đến Claude cho mục đích đào tạo mô hình, điều này được đánh giá cao khi làm việc với mã độc quyền. Tuy nhiên, hạn chế của Claude là không cung cấp giải pháp kết nối với cơ sở dữ liệu hoặc cơ sở mã của người dùng. Đây cũng là một trong những công cụ hỗ trợ lập trình đắt nhất trên thị trường.
**ChatGPT – Trợ lý đắc lực cho việc gỡ lỗi**
Kể từ khi ra mắt vào tháng 11/2022, ChatGPT đã tạo nên một cơn sốt trên toàn thế giới. Mặc dù không được thiết kế chuyên biệt cho lập trình, ChatGPT vẫn hoạt động tốt trong nhiều tác vụ liên quan, như đề xuất mã theo thời gian thực, tạo khối mã, kiểm thử và gỡ lỗi. GitHub Copilot cũng sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn của OpenAI để tận dụng khả năng phản hồi giống con người của ChatGPT trong lập trình.
ChatGPT được đào tạo với dữ liệu liên quan đến viết mã, giúp nó hiểu được nhiều luồng logic, quy tắc cú pháp và mô hình lập trình được các nhà phát triển sử dụng. AI của OpenAI vượt trội trong việc gỡ lỗi nhờ thực hành thường xuyên trong việc giúp giải quyết các vấn đề thường gặp của nhà phát triển.
Sử dụng ChatGPT để xem lại mã có thể tăng tốc đáng kể việc phát hiện lỗi cú pháp. Trong khi đó, lỗi logic là một trong những lỗi khó gỡ nhất vì mã thường biên dịch chính xác, nhưng lại không hoạt động như mong muốn hoặc cung cấp đầu ra không chính xác. Bằng cách cung cấp mã cho ChatGPT và giải thích những gì nó nên làm, AI này có thể phân tích và xác định vấn đề nằm ở đâu, đồng thời đưa ra đề xuất hoặc viết lại mã để giải quyết vấn đề. Điều này giúp các nhà phát triển nhanh chóng hiểu nguyên nhân và rút kinh nghiệm để tránh lặp lại trong tương lai.
Khả năng gỡ lỗi của ChatGPT đang trở nên chính xác hơn theo thời gian, nhưng cũng tiềm ẩn một số rủi ro liên quan đến mã người dùng gửi đến để phân tích, đặc biệt nếu đó là mã độc quyền. Người dùng có tùy chọn từ chối việc dữ liệu của họ được sử dụng để đào tạo ChatGPT, nhưng đây không phải là cài đặt mặc định, do đó cần lưu ý khi sử dụng.
Tóm lại, mỗi công cụ AI đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng, phù hợp với các nhu cầu và mục đích sử dụng khác nhau. Việc lựa chọn công cụ phù hợp sẽ giúp các nhà phát triển nâng cao hiệu quả công việc và đạt được kết quả tốt nhất.
Admin
Nguồn: VnExpress
