OpenAI Codex
ઓપનએઆઈ કોડેક્સ એ ઓપનએઆઈ દ્વારા વિકસાવવામાં આવેલું આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ મોડેલ છે. તે કુદરતી ભાષાનું વિશ્લેષણ કરે છે અને જવાબમાં કોડ જનરેટ કરે છે. તે વિઝ્યુઅલ સ્ટુડિયો કોડ અને નિયોવિમ જેવા પસંદગીના IDE માટે પ્રોગ્રામિંગ ઓટોકોમ્પ્લીશન ટૂલ ગિટહબ કોપીલોટને શક્તિ આપે છે. કોડેક્સ એ ઓપનએઆઈના જી. પી. ટી.-3 મોડેલનું વંશજ છે, જે પ્રોગ્રામિંગ એપ્લિકેશન્સમાં ઉપયોગ માટે સારી રીતે ગોઠવાયેલ છે. ઓપનએઆઈએ બંધ બીટામાં કોડેક્સ માટે API બહાર પાડ્યું. માર્ચ 2023માં, ઓપનએઆઈએ કોડેક્સની ઍક્સેસ બંધ કરી દીધી. સંશોધકોની જાહેર અપીલને કારણે ઓપનએઆઈએ અભ્યાસક્રમ ઉલટાવી દીધો. કોડેક્સ મોડેલનો ઉપયોગ હજુ પણ ઓપનએઆઈ રિસર્ચ એક્સેસ પ્રોગ્રામના સંશોધકો દ્વારા કરી શકાય છે. ટેક્સ્ટ પર પ્રશિક્ષિત ન્યુરલ નેટવર્ક જી. પી. ટી.-3 પર આધારિત ક્ષમતાઓ, કોડેક્સને 54 મિલિયન ગિટહબ રીપોઝીટરીઓમાંથી 159 ગીગાબાઇટ્સ પાયથોન કોડ પર વધારાની તાલીમ આપવામાં આવી હતી. કોડેક્સનો એક લાક્ષણિક ઉપયોગ વપરાશકર્તા માટે ટિપ્પણી લખવા માટે છે, જેમ કે "આપેલ વિંડો કદ માટે એરેની મૂવિંગ એવરેજની ગણતરી કરો", પછી કોડના બ્લોકને સૂચવવા માટે AI નો ઉપયોગ કરો જે તે ટિપ્પણી પ્રોમ્પ્ટને સંતોષે છે. ઓપનએઆઈએ જણાવ્યું હતું કે કોડેક્સ આશરે 37 ટકા વિનંતીઓ પૂર્ણ કરી શકે છે અને તેનો હેતુ તેને બદલવાને બદલે માનવ પ્રોગ્રામિંગને ઝડપી બનાવવાનો છે. ઓપનએઆઈના બ્લોગ અનુસાર, કોડેક્સ "મેપિંગ. હાલના કોડની સરળ સમસ્યાઓ" માં સૌથી શ્રેષ્ઠ છે, જેને તેઓ "કદાચ પ્રોગ્રામિંગનો સૌથી ઓછો મનોરંજક ભાગ" તરીકે વર્ણવે છે. Fast.ai ના સહ-સ્થાપક જેરેમી હોવર્ડે જણાવ્યું હતું કે "કોડેક્સ એ વધુ કોડ લખ્યા વિના કોડ લખવાની એક રીત છે" અને "તે હંમેશા સાચું હોતું નથી, પરંતુ તે પૂરતું નજીક છે". ઓપનએઆઈ સંશોધકો દ્વારા લખાયેલા એક પેપર અનુસાર, જ્યારે કોડેક્સે દરેક પરીક્ષણ કેસનો 100 વખત પ્રયાસ કર્યો, ત્યારે તેણે 70.2% પ્રોમ્પ્ટ માટે કાર્યકારી ઉકેલો ઉત્પન્ન કર્યા. ઓપનએઆઈ દાવો કરે છે કે કોડેક્સ ગો, જાવાસ્ક્રિપ્ટ, પર્લ, પીએચપી, રૂબી, શેલ, સ્વિફ્ટ અને ટાઇપસ્ક્રિપ્ટ સહિત એક ડઝનથી વધુ પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓમાં કોડ બનાવી શકે છે, જોકે તે પાયથોનમાં સૌથી વધુ અસરકારક છે. વેન્ચરબીટના જણાવ્યા અનુસાર, ઓપનએઆઈ દ્વારા અપલોડ કરાયેલા પ્રદર્શનોએ પ્રભાવશાળી કોરફરન્સ રિઝોલ્યુશન ક્ષમતાઓ દર્શાવી હતી. પ્રદર્શનકારીઓ જાવાસ્ક્રિપ્ટમાં બ્રાઉઝર ગેમ બનાવવા અને મેટપ્લોટલિબનો ઉપયોગ કરીને ડેટા સાયન્સ ચાર્ટ બનાવવા સક્ષમ હતા. ઓપનએઆઈએ દર્શાવ્યું હતું કે કોડેક્સ મેઇલચિમ્પ, માઈક્રોસોફ્ટ વર્ડ, સ્પોટિફાઇ અને ગૂગલ કેલેન્ડર જેવી સેવાઓ અને એપ્સ સાથે ઇન્ટરફેસ કરી શકે છે. માઈક્રોસોફ્ટ એ કોડેક્સની ક્ષમતાઓ છે. મુદ્દાઓ ઓપનએઆઈ પ્રદર્શનોએ કોડ નમૂનાઓમાં બિનકાર્યક્ષમ કોડ અને વન-ઓફ ક્વિર્ક જેવી ભૂલો દર્શાવી હતી. ધ વર્જ સાથેની એક મુલાકાતમાં, ઓપનએઆઈના મુખ્ય તકનીકી અધિકારી ગ્રેગ બ્રોકમેને કહ્યું હતું કે "કેટલીકવાર [કોડેક્સ] બરાબર જાણતો નથી કે તમે શું પૂછી રહ્યા છો" અને તેના માટે થોડી અજમાયશ અને ભૂલની જરૂર પડી શકે છે. ઓપનએઆઈના સંશોધકોએ શોધી કાઢ્યું હતું કે કોડેક્સ બહુવિધ પગલાં અને પ્રોમ્પ્ટ્સ સાથે સંઘર્ષ કરે છે, જે ઘણીવાર નિષ્ફળ જાય છે અથવા પ્રતિકૂળ વર્તણૂક આપે છે. વધુમાં, તેઓએ કેટલાક સલામતીના મુદ્દાઓ ઉઠાવ્યા, જેમ કે શિખાઉ પ્રોગ્રામરો દ્વારા વધુ પડતી નિર્ભરતા, તાલીમ ડેટાના આધારે પૂર્વગ્રહ અને સંવેદનશીલ કોડને કારણે સલામતીની અસરો. વેન્ચરબીટે જણાવ્યું હતું કે કોડેક્સને જાહેર ડેટા પર તાલીમ આપવામાં આવી હોવાથી, તે દુર્ભાવનાપૂર્ણ કોડના ઇરાદાપૂર્વક અપલોડ દ્વારા "ડેટા પોઈઝનીંગ" માટે સંવેદનશીલ હોઈ શકે છે. ન્યુ યોર્ક યુનિવર્સિટીના સંશોધકો દ્વારા કરવામાં આવેલા એક અભ્યાસ અનુસાર, ઉચ્ચ જોખમ ધરાવતા સીડબ્લ્યુઇ સાથે સંબંધિત દૃશ્યોમાં ગિટહબ કોપીલોટ (જે કોડેક્સનો ઉપયોગ કરે છે) દ્વારા પેદા કરવામાં આવેલા લગભગ 40 ટકા કોડમાં ખામીઓ અથવા અન્ય શોષણક્ષમ ડિઝાઇન ભૂલો સામેલ છે. ફ્રી સોફ્ટવેર ફાઉન્ડેશને ચિંતા વ્યક્ત કરી હતી કે કોપિલોટ અને કોડેક્સ દ્વારા જનરેટ કરાયેલ કોડ સ્નિપેટ્સ કૉપિરાઇટનું ઉલ્લંઘન કરી શકે છે, ખાસ કરીને જી. પી. એલ. ની શરત જેમાં વ્યુત્પન્ન કાર્યોને સમકક્ષ શરતો હેઠળ લાઇસન્સ આપવાની જરૂર છે. તેઓએ ઉઠાવેલા મુદ્દાઓમાં જાહેર ભંડાર પરની તાલીમ યોગ્ય ઉપયોગમાં આવે છે કે નહીં, વિકાસકર્તાઓ કેવી રીતે ઉલ્લંઘન કરતા જનરેટેડ કોડને શોધી શકે છે, શું પ્રશિક્ષિત મશીન લર્નિંગ મોડેલોને સુધારી શકાય તેવા સ્રોત કોડ અથવા તાલીમ ડેટાનું સંકલન ગણી શકાય, અને શું મશીન લર્નિંગ મોડેલો પોતે કૉપિરાઇટ કરી શકે છે અને કોના દ્વારા. આંતરિક ગિટહબ અભ્યાસમાં જાણવા મળ્યું છે કે પેદા થયેલા કોડના આશરે 0.1% માં તાલીમ ડેટાની સીધી નકલો છે. એક ઉદાહરણમાં મોડેલએ ટિપ્પણીઓ અને ખોટી કૉપિરાઇટ સૂચના સહિત ઝડપી વ્યસ્ત વર્ગમૂળ અલ્ગોરિધમનો અમલ કરતા તાલીમ ડેટા કોડને બહાર પાડ્યો. જવાબમાં, ઓપનએઆઈએ જણાવ્યું હતું કે "તાલીમ AI સિસ્ટમોની કૉપિરાઇટ અસરો પર કાનૂની અનિશ્ચિતતા AI વિકાસકર્તાઓ પર નોંધપાત્ર ખર્ચ લાદે છે અને તેથી અધિકૃત રીતે તેનું નિરાકરણ લાવવું જોઈએ". કોડેક્સ સાથેના કૉપિરાઇટ મુદ્દાઓની સરખામણી ઓથર્સ ગિલ્ડ, ઇન્ક. વિ. ગૂગલ, ઇન્ક. અદાલતના કેસ સાથે કરવામાં આવી છે, જેમાં ન્યાયાધીશોએ ચુકાદો આપ્યો હતો કે ગૂગલ બુક્સ દ્વારા લાખો સ્કેન કરેલા પુસ્તકોના ટેક્સ્ટ સ્નિપેટ્સનો ઉપયોગ વાજબી ઉપયોગ બનાવે છે. સંદર્ભો ડીપ લર્નિંગ સોફ્ટવેર એપ્લિકેશન્સ સોફ્ટવેર જનરેટિવ પૂર્વ-પ્રશિક્ષિત ટ્રાન્સફોર્મર્સનું કૉપિરાઇટ ઉલ્લંઘન ઓપનએઆઈ