GENERACIÓN AUTOMÁTICA DE CÓDIGO SOFTWARE A TRAVÉS DE MODELOS PREENTRENADOS DE LENGUAJE A PARTIR DEL IDIOMA ESPAÑOL: AUTOMATIC CODE GENERATION FROM SPANISH LANGUAGE USING PRETRAINED LANGUAGE MODELS - Bender, Adrián Simón; Nicolet, Santiago Javier; López, Juan José; Folino, Pablo Daniel; Hansen, Gustavo (Anuario de Investigación USAL, 2024)
El aprendizaje automático ha generado importantes logros en los últimos años, y cada vez más disciplinas se apoyan en él permitiendo, entre otras cosas, automatizar tareas que requieren conocimiento y experiencia de profesionales. En el último tiempo se ha comenzado a utilizar aprendizaje de máquinas en el área del desarrollo de software y así, por ejemplo, está surgiendo una nueva generación de herramientas que, entre otras cosas, permite escribir un código más confiable y detectar errores en forma automática. Si bien estas herramientas son utilizadas actualmente para complementar la labor de los profesionales, el avance que ha tenido la IA en otros campos nos hace pensar en un mayor grado de automatización en tareas relativas al desarrollo de software. Los modelos preentrenados de lenguaje (como GPT), a través de sus últimos avances, están demostrando importantes casos de éxito en tareas que implican generación de textos a partir de un estímulo escrito en lenguaje natural. Este proyecto pretende explorar el empleo de estos modelos para la generación de código de software en busca de determinar su aplicabilidad, conocer la calidad del código generado y poder vislumbrar algunas fortalezas y debilidades de esta tecnología para la generación automática de software, sobre la base de una especificación escrita en idioma español.