Como ensinar Python a escrever código convincente usando Transformadores
Índice
- Introdução
- O que são transformadores de Python generativos?
- Aprender Python com transformadores
- Como os transformadores entendem a linguagem
- Obtendo uma grande quantidade de arquivos Python
- Decidindo a entrada e saída do modelo
- Trabalhando com a API do GitHub
- Restrições de tamanho da consulta na API
- Ciclando pelas datas para evitar restrições
- Clonando repositórios GitHub
- Construindo o conjunto de dados
- Treinando um modelo de linguagem Python
- Transferindo para tarefas específicas
- Considerações finais
Aprendendo a escrever código Python convincente com Transformadores
Neste artigo, vamos explorar a utilização de transformadores de Python generativos para ensinar o código Python a escrever de forma convincente. Como muitos de vocês já devem saber, modelos GPT e transformadores em geral têm uma excelente capacidade de lidar com linguagem natural. No passado, utilizei uma rede LSTM para ensinar o Python a escrever código, mas o código gerado não era válido. Agora, com o uso de transformadores, será possível ter um entendimento muito mais profundo da linguagem, permitindo a geração de código coerente e funcional.
Como os transformadores entendem a linguagem
Os transformadores têm um conhecimento mais aprofundado da linguagem do que as redes LSTM, o que os torna uma escolha natural para o nosso experimento. Eles conseguem levar em consideração um contexto muito mais longo, podendo acessar até 1.000 ou 2.000 tokens de contexto. Por exemplo, a sequência "access token" seria dividida em quatro tokens: "acesso", "token", "isso" e "n". Dessa forma, é mais provável que o código gerado seja coerente. No entanto, ainda há incertezas sobre a qualidade do código gerado pelos transformadores, mas é um assunto que estou curioso em explorar.
Obtendo uma grande quantidade de arquivos Python
A primeira etapa para resolver esse problema é obter uma grande quantidade de arquivos Python. Nada melhor do que o GitHub, onde podemos encontrar mais de 1,2 milhão de repositórios relacionados à linguagem de programação Python. Essa enorme quantidade de código nos permitirá criar uma base sólida para treinar nosso modelo. Além disso, podemos ser mais específicos em nossa busca, selecionando repositórios relacionados a bibliotecas como Flask, Django, TensorFlow e PyTorch, tornando nosso modelo mais adaptado às nossas necessidades.
Para acessar o GitHub, podemos utilizar a API do GitHub ou a biblioteca PyGitHub, que facilita a interação com a API. Com a API, podemos fazer consultas específicas por linguagem e data de criação dos repositórios. Dessa forma, podemos limitar nossas consultas às datas e linguagens desejadas para obter uma amostra mais relevante de código Python.
Clonando repositórios GitHub
Após obtermos uma lista de repositórios Python relevantes, precisamos cloná-los para nossa máquina local. Para isso, podemos utilizar a biblioteca os do Python, que nos permite executar comandos do sistema. Com o comando "git clone", podemos copiar os repositórios para um diretório específico. É importante lembrar de remover os repositórios clonados após o experimento, para não ocupar espaço desnecessário em nossa máquina.
Construindo o conjunto de dados
Com a grande quantidade de código Python obtido, podemos começar a construir nosso conjunto de dados para treinar o modelo de linguagem. Para isso, percorremos todos os arquivos Python em busca de funções, classes e trechos de código relevantes. Podemos utilizar alguma biblioteca do Python, como a os, para percorrer os diretórios e acessar os arquivos. Em seguida, armazenamos os trechos de código encontrados em um arquivo de texto para facilitar o pré-processamento dos dados.
Treinando um modelo de linguagem Python
Com o conjunto de dados construído, podemos começar a treinar nosso modelo de linguagem Python. Utilizaremos um modelo de transformador pré-treinado, como o GPT, e alimentaremos nossos dados para que ele possa aprender a sequência de palavras e estruturas de código em Python. O treinamento do modelo pode ser demorado, dependendo do tamanho do conjunto de dados, mas quanto mais tempo dedicarmos a isso, melhor será o desempenho do modelo.
Transferindo para tarefas específicas
Após o treinamento, podemos transferir nosso modelo treinado para tarefas mais específicas dentro do campo da programação Python. Podemos utilizar o modelo para responder perguntas sobre código, gerar código Python a partir de um Prompt ou prever o próximo trecho de código com base no contexto anterior. Existem várias possibilidades de aplicação desse modelo treinado, e cabe a nós explorar as melhores opções para nossos objetivos.
Considerações finais
Neste artigo, exploramos a utilização de transformadores de Python generativos para ensinar a linguagem de programação Python a escrever código convincente. Começamos obtendo uma grande quantidade de arquivos Python usando a API do GitHub. Em seguida, clonamos os repositórios e construímos um conjunto de dados para treinar nosso modelo de linguagem Python. Por fim, transferimos nosso modelo treinado para tarefas mais específicas dentro do campo da programação Python. Existem muitas aplicações possíveis para esse tipo de modelo, e esperamos que você experimente e explore seus próprios projetos com base nesses conceitos.
Highlights
- Utilizando transformadores de Python generativos para ensinar a linguagem a escrever código convincente
- Os transformadores possuem um conhecimento mais aprofundado da linguagem do que as redes LSTM
- Obtendo uma grande quantidade de arquivos Python utilizando a API do GitHub
- Clonando repositórios GitHub para construir um conjunto de dados
- Treinando um modelo de linguagem Python utilizando um transformador pré-treinado
- Transferindo o modelo treinado para tarefas mais específicas dentro da programação Python