Google ichki kod migratsiyasini tezlashtirish uchun AI vositalaridan muvaffaqiyatli foydalangan va vaqtni 89% gacha qisqartirgan. Oldindan chop etilgan maqolada Google dasturiy ta'minot muhandislari jarayonning bir qismini avtomatlashtirish uchun katta til modellaridan (LLM) qanday foydalanishi va bu talab qilinadigan harakatlarni sezilarli darajada kamaytirishi tasvirlangan.
Google kompaniyasining kod migratsiya loyihalari qatoriga Google Ads kod bazasida 32 bitli identifikatorlarni 64 bitli identifikatorlar bilan almashtirish, eksperimental kutubxonalarni yangilash va Joda vaqt kutubxonasidan Standard Java vaqt paketiga ko‘chirish kiradi. Ushbu vazifalarni qo'lda bajarish dastlab yuzlab yillar muhandislik ishlarini talab qilishi kutilgan edi.
LLM yordamida muhandislar millionlab kod qatorlarini tezda topishlari va yangilashlari mumkin. Muhandis ko'chirish uchun identifikatorlarni topish uchun maxsus skriptlar va kodlarni qidirishdan foydalangan, keyin kodni o'zgartirishni tavsiya qilish uchun LLM-ga asoslangan vositadan foydalangan. Kod o'zgarishlarining aksariyati (80%) sun'iy intellekt tomonidan yaratilgan, qolganlari esa odamlar tomonidan tahrirlangan yoki o'zlari tomonidan yaratilgan.
AI hali ham qo'lda ko'rib chiqishni talab qilsa-da, jarayon an'anaviy usullarga nisbatan 50% vaqtni tejaydi. Masalan, JUnit3 dan JUnit4 ga o‘tish atigi uch oy davom etdi, sun’iy intellekt tomonidan yaratilgan kodning 87 foizi tahrirlashni talab qilmadi. Joda-dan Java-ga vaqtinchalik o'tish kutilgan migratsiya vaqtining 89 foizini tejaydi.