szó jelentését keresi. A DICTIOUS-ban nem csak a
szó összes szótári jelentését megtalálod, hanem megismerheted az etimológiáját, a jellemzőit és azt is, hogyan kell a
szót egyes és többes számban mondani. Minden, amit a
szóról tudni kell, itt található. A
szó meghatározása segít abban, hogy pontosabban és helyesebben fogalmazz, amikor beszélsz vagy írsz. A
és más szavak definíciójának ismerete gazdagítja a szókincsedet, és több és jobb nyelvi forráshoz juttat.
Főnév
OpenAI Codex (tsz. OpenAI Codexes)
- (informatika) Az OpenAI Codex egy fejlett mesterséges intelligencia-alapú programozási nyelvi modell, amelyet az OpenAI fejlesztett ki. Ez a modell képes emberi nyelvű utasításokat programkóddá alakítani, különféle programozási nyelveken. Az OpenAI Codex a GPT-3 utódja, de kifejezetten a kódolási feladatokra lett optimalizálva. Az OpenAI Codex a GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) modell továbbfejlesztett változata, amelyet kifejezetten forráskód generálására és megértésére tanítottak. Az OpenAI állítása szerint a Codex több mint a világ nyilvánosan elérhető forráskódjainak jelentős részén lett betanítva, különösen a GitHub adattárakból származó projekteken.
A Codex mögött álló technológia a nagy nyelvi modellek (LLM – Large Language Models) kategóriájába tartozik, és képes mind természetes nyelvű utasításokat értelmezni, mind azok alapján érvényes kódot generálni.
2. Képességek
A Codex sokkal több, mint egy autocomplete eszköz. Az alábbi képességek jellemzik:
a) Természetes nyelv → kód
Például a felhasználó azt írja:
“Írj egy Python függvényt, amely kiszámolja a faktoriálisát egy számnak rekurzívan.”
A Codex válasza lehet:
def factorial(n):
if n == 0:
return 1
else:
return n * factorial(n - 1)
b) Kód generálása több nyelven
Több mint 12 programozási nyelvet támogat, köztük:
- Python
- JavaScript
- Java
- C++
- C#
- Ruby
- Go
- Bash
- TypeScript
- HTML/CSS
- SQL
- PHP
c) Kód megértése és átalakítása
- Refaktorálás
- Dokumentáció generálás (docstring, komment)
- Hibák javítása (pl. szintaktikai)
- Kódmagyarázat (pl. „Mit csinál ez a függvény?”)
3. Működési elv
A Codex a Transformer architektúrán alapul, hasonlóan a GPT-3-hoz, de a paraméterei a programkódhoz igazodnak. A modell működése:
- A bemenet egy szöveg vagy kódrészlet.
- A Codex elemzi a bemenetet, figyelembe veszi a kontextust (környező kód, fájlnevek, változók).
- Válaszul programkódot generál, amely a lehető legjobban illeszkedik a szándékhoz.
A betanítás során a Codex megtanulta:
- A nyelvek szintaxisát
- A gyakori kódkonstrukciókat
- A programozási mintákat és idiomatikus megoldásokat
- A hibák típusait és azok megoldási módját
4. Felhasználási módok
A Codex többféle módon használható:
a) GitHub Copilot motorjaként
A Codex a GitHub Copilot mögötti motor. A Copilot bővítményen keresztül (VS Code, JetBrains stb.) érhető el, ahol élőben egészíti ki a fejlesztő kódját.
b) OpenAI Playground vagy API
Fejlesztők közvetlenül használhatják a Codexet az OpenAI API-n keresztül, pl. alkalmazásokban, chatbotokban vagy fejlesztőeszközökben.
c) Oktatási célokra
Kezdők számára értékes segítséget nyújt a kód generálása, javítása és magyarázása révén.
5. Előnyök
- Gyorsaság: Egyszerű feladatokat azonnal elvégez, mint pl. fájl beolvasása, adatfeldolgozás, regex készítés.
- Produktivitás növelése: Csökkenti a gépelési időt és a Google-keresések számát.
- Tanulási segítség: Kezdők is láthatják, hogyan néz ki egy megoldás.
- Kódgenerálás sablonok helyett: Nem fix mintákból dolgozik, hanem alkalmazkodik a kontextushoz.
- Multinyelvűség: Átválthatunk egyik nyelvről a másikra, pl. Python → JavaScript.
6. Hátrányok és korlátok
- Pontatlanság: A Codex nem ért a világhoz – csak statisztikailag valószínű szövegeket generál.
- Hibás vagy veszélyes kód: Előfordulhat, hogy sebezhető vagy nem optimális megoldást ad.
- Félig helyes válaszok: A megoldás első ránézésre jónak tűnhet, de hibát tartalmazhat (pl. elágazások, típuskezelés).
- Lustaság ösztönzése: A fejlesztők túlságosan is támaszkodhatnak rá anélkül, hogy megértenék a működést.
- Licenckérdések: Néhány esetben a Codex szinte szó szerinti részleteket generálhat korábban látott nyílt forráskódokból.
7. Etikai és jogi kérdések
a) Szerzői jog
Ha a Codex egy másik projektből származó kódot reprodukál, az licencsértés lehet. Ez különösen problémás lehet zárt forráskódú projektek esetén.
b) Felelősség
Ki felelős a generált kódért? A fejlesztő? Az OpenAI? Ez nyitott kérdés, különösen, ha a kód hibás vagy kárt okoz.
c) Adatvédelmi aggályok
A betanításhoz felhasznált kódok egy része érzékeny információt is tartalmazhatott (jelszavak, API-kulcsok, céges logikák).
8. Hatása a fejlesztésre
Az OpenAI Codex valószínűleg hosszú távon megváltoztatja a programozás módját:
- Automatizált boilerplate kód
- Gyorsabb prototípus-készítés
- Dokumentáció helyett prompt-alapú fejlesztés
- Fejlesztés mint együttműködés az AI-val
Egyesek úgy vélik, hogy az AI a “junior fejlesztő” szerepét veheti át, segítve a senior fejlesztőket.
9. Példák
a) Bash script természetes nyelvből:
“Készíts egy bash scriptet, ami törli a /tmp mappában a 7 napnál régebbi fájlokat”
#!/bin/bash
find /tmp -type f -mtime +7 -exec rm {} \;
b) SQL lekérdezés:
“Listázd ki a users táblából azokat, akik 18 évnél idősebbek”
SELECT * FROM users WHERE age > 18;
10. Jövőkép
Az OpenAI Codex egy lépés a természetes nyelvű programozás felé. A jövőben elképzelhető, hogy egyre több programozási feladatot lehet megfogalmazni egyszerű utasításként, és az AI végrehajtja azt. A fejlesztők feladata ekkor a tesztelés, validálás és optimalizálás lesz.
OpenAI újabb modelljei (pl. GPT-4 és GPT-4o) már Codex-funkciókat is tartalmaznak, így nem kizárt, hogy a Codex beolvad a következő generációs általános modellekbe.
TL;DR – Összefoglalás
| Jellemző
|
Leírás
|
| Modell alapja
|
GPT-3 transformer
|
| Funkció
|
Természetes nyelv → kód
|
| Támogatott nyelvek
|
10+ (Python, JS, C++, SQL…)
|
| Felhasználási terület
|
Copilot, API, oktatás
|
| Előnyök
|
Gyors, tanulóbarát, kontextusérzékeny
|
| Hátrányok
|
Hibázhat, nem helyettesíti az embert
|
| Etikai kérdések
|
Szerzői jog, licenc, felelősség
|