स्रोत कोड का एक भाषा से दूसरी भाषा में अनुवाद करना हमेशा एक चुनौतीपूर्ण काम था लेकिन सब कुछ बदल जाता है।
एलएलएम मॉडल ने स्रोत कोड को सरलता से और लगभग आसानी से बनाना संभव बना दिया।
सोर्स कोड रूपांतरण
परंपरागत रूप से, नियम आधारित दृष्टिकोणों का उपयोग करके कोड अनुवाद किया गया है, जिसे विकसित करना समय लेने वाला और महंगा हो सकता है।
हालांकि, AI और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में हालिया प्रगति के कारण कोड अनुवाद के लिए बड़े भाषा मॉडल (LLM) का उपयोग करने की खोज हुई है।
सोर्स कोड फ़ॉर्मेटिंग
सोर्स कोड फ़ॉर्मेटिंग का उपयोग कोड की पठनीयता और रखरखाव को बेहतर बनाने के लिए किया जाता है। इसमें कोड के अनुरूप फ़ॉर्मेटिंग नियम लागू करना शामिल है, जैसे कि इंडेंटेशन, लाइन स्पेसिंग और कोड स्ट्रक्चर
मल्टीपल AI मॉडलस्वीकार्य स्रोत कोड प्रदान करने के लिए AI मॉडल अलग-अलग आउटपुट उत्पन्न कर सकते हैं। प्रत्येक मॉडल की अपनी इनपुट डेटा सीमा होती है।
AI उपकरण उपयोग सारांश
1500+स्रोत कोड रूपांतरणहर दिन स्रोत कोड रूपांतरणों की औसत संख्या23000+स्रोत कोड की पंक्तियांऔसत रूप से प्रत्येक दिन स्रोत कोड लाइनों की संख्या