Google ішкі кодты тасымалдауды жылдамдату үшін уақытты 89%-ға дейін қысқарту үшін AI құралдарын сәтті қолданды. Басып шығаруға дейінгі мақалада Google бағдарламалық жасақтамасы инженерлері процестің бөліктерін автоматтандыру үшін қажет күш-жігерді айтарлықтай азайтатын Үлкен тіл үлгілерін (LLM) қалай пайдаланатынын сипаттайды.
Google кодын тасымалдау жобаларына Google Ads код базасындағы 32 биттік идентификаторларды 64 биттік идентификаторлармен ауыстыру, эксперименттік кітапханаларды жаңарту және Joda уақыт кітапханасынан Стандартты Java уақыт пакетіне көшіру кіреді. Бұл тапсырмаларды қолмен орындау бастапқыда жүздеген жылдар инженерияны қажет етеді деп күтілген.
LLM көмегімен инженерлер миллиондаған код жолдарын жылдам тауып, жаңарта алады. Инженер жылжытылатын идентификаторларды табу үшін теңшелетін сценарийлер мен код іздеулерін қолданды, содан кейін кодты өзгертуді ұсыну үшін LLM негізіндегі құралды пайдаланды. Кодтық өзгерістердің көпшілігі (80%) жасанды интеллект арқылы жасалады, ал қалғандарын адамдар өңдейді немесе өздері жасайды.
AI әлі де қолмен тексеруді қажет етсе де, процесс дәстүрлі әдістермен салыстырғанда 50% уақытты үнемдейді. Мысалы, JUnit3-тен JUnit4-ке өту үш айға ғана созылды, ал жасанды интеллект арқылы жасалған кодтың 87%-ы өңдеуді қажет етпеді. Joda-дан Java-ға уақытша ауысу күтілетін тасымалдау уақытының 89%-ын үнемдеді.