AI İLE OTOMATİK KOD ÜRETİMİ

Yazılım geliştirme dünyası, son birkaç yılda üretken yapay zekanın (Generative AI) yükselişiyle köklü bir dönüşümün eşiğine geldi. Onlarca yıldır geliştiriciler, kod tamamlama (IntelliSense) ve kod parçacıkları (snippets) gibi basit yardımcılara alışkındı. Ancak, AI ile otomatik kod üretimi bu konsepti tamamen yeni bir boyuta taşıdı. Artık araçlarımız sadece yazdığımızı tamamlamıyor; ne yazmak istediğimizi anlıyor, karmaşık fonksiyonlar üretiyor, test senaryoları yazıyor ve hatta doğal dildeki yorumları çalıştırılabilir koda dönüştürüyor.

Bu devrimin öncüsü, şüphesiz GitHub Copilot oldu. OpenAI’nin Codex modeli (ve daha sonra GPT-4) tarafından desteklenen Copilot, geliştiricilerin iş akışlarına entegre olarak “ikinci pilot” rolünü üstlendi ve verimlilikte muazzam bir artış sağladı.

Ancak Copilot’un başarısı, tescilli (kapalı kaynak) bir model olmasının getirdiği bazı kritik soruları da beraberinde getirdi:

• Kodumuzu analiz etmesi için üçüncü taraf bir sunucuya göndermek ne kadar güvenli?
• Hassas kurumsal verilerimiz veya ticari sırlarımız risk altında mı?
• API maliyetlerine ve tek bir şirketin ekosistemine ne kadar bağımlı kalacağız?
• Modeli kendi özel kod tabanımız (codebase) veya standartlarımız için özelleştirebilir miyiz?

İşte bu sorular, açık kaynak kod asistanları hareketini ateşledi. Tıpkı genel amaçlı LLM’lerde (Büyük Dil Modelleri) LLaMA ve Mistral’in yarattığı etki gibi, kod üretimine odaklanan açık kaynak modeller de hızla olgunlaşarak hem bireysel geliştiriciler hem de kurumsal devler için güçlü ve güvenli alternatifler sunmaya başladı.

Neden Açık Kaynak Kod Asistanı? GitHub Copilot Varken…

Kapalı modellere karşı açık kaynak kod modellerini tercih etmenin arkasında yatan motivasyonlar, genel LLM’lerdekine benzer ancak yazılım geliştirmede daha da kritiktir.

1. Veri Gizliliği ve Güvenlik (On-Premise): Bu, en önemli faktördür. Açık kaynak bir modeli (örneğin StarCoder) indirip kendi yerel sunucunuzda veya hatta güçlü bir geliştirici bilgisayarında çalıştırabilirsiniz. Kodunuz, analiz için asla şirketinizin güvenlik duvarının (firewall) dışına çıkmaz. Bankacılık, sağlık, savunma sanayii veya AR-GE odaklı teknoloji şirketleri için bu, bir tercih değil, yasal bir zorunluluktur.
2. Derin Özelleştirme (Fine-Tuning): Copilot, genel İnternet kodları üzerinde eğitilmiştir. Peki ya sizin şirketinizin 20 yıllık devasa bir COBOL veya özel bir Java framework’ü üzerine kurulu bir kod tabanı varsa? Açık kaynak bir modeli, kendi özel kod tabanınız üzerinde “ince ayar” (fine-tuning) yaparak eğitebilirsiniz. Sonuçta, sadece sizin şirketinizin API’lerini, kodlama stillerini ve mimari kalıplarını anlayan, size özel bir “mini-Copilot” elde edersiniz.
3. Maliyet Kontrolü ve Bağımsızlık: API tabanlı hizmetler, kullanıcı başına lisanslama veya “kullandıkça öde” modelleriyle gelir. Binlerce geliştiricisi olan bir kurum için bu maliyet astronomik olabilir. Açık kaynak, başlangıçtaki donanım yatırımı dışında, operasyonel maliyetler üzerinde tam kontrol sağlar ve sizi tek bir sağlayıcıya (vendor lock-in) bağımlı kalmaktan kurtarır.
4. Şeffaflık ve Denetim: Modelin hangi verilerle eğitildiğini, potansiyel lisans risklerini (eğitim verisindeki GPL kodları gibi) ve güvenlik açıklarını denetlemek, açık kaynakla mümkündür.

Açık Kaynak Kod Üretiminin Öncüleri

Açık kaynak ekosistemi, bu ihtiyaca cevap vermek için hızla bir dizi güçlü model ve araç geliştirdi.

1. StarCoder (BigCode Projesi): Kodun “LLaMA”sı

AI ile otomatik kod üretimi konusu için açık kaynak kod LLM’leri arasında tartışmasız en önemli kilometre taşı StarCoder‘dır. Hugging Face ve ServiceNow’un öncülük ettiği BigCode projesinin bir ürünüdür.

• Veri Seti (The Stack): StarCoder’ın gücü, devasa ve özel olarak filtrelenmiş “The Stack” adlı veri setinden gelir. Bu veri seti, GitHub’dan alınan, 80’den fazla programlama dilini kapsayan ve izin veren (permissive) lisanslara sahip trilyonlarca token’lık kod içerir.
• Performans: StarCoder (ve devamı olan StarCoderBase / StarCoder2), piyasaya sürüldüğünde, birçok dilde GitHub Copilot’un ilk sürümlerine kafa tutan veya onları geçen bir performans sergiledi.
• Kullanım Alanı: Sadece kod tamamlama değil, aynı zamanda kod içinde “boşluk doldurma” (fill-in-the-middle) yeteneğiyle de öne çıkar. Bu, bir fonksiyonun başını ve sonunu yazıp, AI’nın ortadaki karmaşık mantığı tamamlamasını sağlamak için idealdir.
• Lisans: “BigCode Open RAIL-M” lisansı, ticari kullanıma izin verirken, modelin sorumlu bir şekilde kullanılmasını teşvik eder.

2. CodeGeeX: Çok Dilli ve Çapraz Platform Gücü

Tsinghua Üniversitesi’nin (Çin) KEG laboratuvarı tarafından geliştirilen CodeGeeX, 20’den fazla programlama dilini destekleyen büyük bir modeldir.

• Çok Dillilik: CodeGeeX, özellikle Python, C++, Java ve JavaScript gibi popüler dillerde güçlü olmakla kalmayıp, daha az yaygın dillerde de yeteneklidir.
• Araç Seti: Sadece bir model değil, aynı zamanda VS Code gibi popüler IDE’ler için eklentiler de sunarak, son kullanıcı için tam bir açık kaynak Copilot deneyimi sağlamayı hedefler.
• Kod Çevirisi: CodeGeeX’in dikkat çeken bir özelliği, bir dilde yazılmış kodu otomatik olarak başka bir dile çevirebilme yeteneğidir (örneğin, eski bir Java kodunu modern Python’a dönüştürmek).

3. Tabnine: Hibrit Güçten Açık Kaynağa

Tabnine, AI kod tamamlama pazarının en eski oyuncularından biridir. Uzun süre kapalı bir model olarak hizmet verdi. Ancak açık kaynak rüzgarının gücünü fark ederek stratejisini değiştirdi.

Tabnine artık hibrit bir yaklaşım benimsiyor. Hem kendi tescilli modellerini hem de StarCoder veya CodeLlama (Meta’nın LLaMA 2’sinin kod üzerine eğitilmiş versiyonu) gibi güçlü açık kaynak modelleri destekleyen bir platform sunuyor. Bu, kurumlara “isterseniz bulutumuzu kullanın, isterseniz kendi sunucunuzda kendi modelinizi çalıştırın” esnekliğini vererek açık kaynak ekosisteminin ticari bir arayüzü haline gelmiştir.

Sadece Modeller Değil: Araştırma ve Niş Çözümler

Ekosistem, popüler tamamlama araçlarının ötesinde, kodun anlamını kavrayan daha derin modellere de ev sahipliği yapıyor:

• CodeT5 ve CodeBERT/GraphCodeBERT: Bu modeller (Salesforce ve Microsoft Research’ten), kod üretmekten çok kodu anlamak için tasarlanmıştır. Bir kod parçasını okuyup onunla ilgili doğal dilde bir özet çıkarabilir (kod dokümantasyonu) veya kodun yapısındaki hataları (bug detection) bulabilirler. Bu modeller, statik analiz araçlarının ve kod inceleme (code review) süreçlerinin temelini oluşturur.
• PolyCoder ve SantaCoder: Bunlar, StarCoder’dan önce gelen ve belirli dillerde (PolyCoder C dilinde güçlüydü) uzmanlaşmayı hedefleyen daha küçük, erken dönem açık kaynak modelleridir. Açık kaynak topluluğunun neler yapabileceğini gösteren önemli ilk adımlardı.

Yerel (Local) Devrim: Modeli Kendi Makinenizde Çalıştırmak

AI ile otomatik kod üretimi konusunda tüm bu güçlü açık kaynak modellerin varlığı bir soruyu gündeme getirdi: Ortalama bir geliştirici, bu devasa modelleri kendi bilgisayarında nasıl çalıştıracak?

İşte bu noktada TabbyML ve Ollama gibi araçlar devreye giriyor.

• TabbyML: Kendi kendine barındırılabilen (self-hosted) bir AI kodlama asistanıdır. Temel amacı, size kendi “GitHub Copilot” sunucunuzu kurma imkanı vermektir. Arka planda StarCoder, CodeLlama veya diğer açık kaynak modelleri kullanır. Kurulumu yaptıktan sonra, VS Code veya JetBrains IDE’nize eklentisini kurarak, doğrudan kendi sunucunuzdan/bilgisayarınızdan kod tamamlama hizmeti alırsınız.
• Ollama Ekosistemi: Ollama, genel amaçlı LLM’leri yerel olarak çalıştırmayı inanılmaz derecede kolaylaştıran bir araçtır. codellama (Meta), starcoder2, veya mistral (ince ayarlanmış) gibi kod odaklı modelleri tek bir komutla (ollama run codellama) indirip çalıştırmanızı sağlar. Geliştiriciler, Ollama’yı API olarak kullanarak kendi özel IDE eklentilerini veya otomasyon betiklerini hızla oluşturabilirler.
• Codeium: Bu, ilginç bir hibrit örnektir. Codeium, ücretsiz bir katman sunan ticari bir üründür ancak aynı zamanda kendi kendine barındırma (self-hosting) ve açık kaynak modellere dayalı çözümler de sunarak kurumsal gizlilik endişelerini giderir.

Zorluklar ve Gelecek: Açık Kaynak Nereye Gidiyor?

Açık kaynak kod üretimi kusursuz değildir.

1. Performans Farkı: En büyük kapalı modeller (GPT-4 Turbo gibi), karmaşık mantıksal akıl yürütme ve sıfırdan proje taslağı oluşturma konusunda hala genellikle daha küçük açık kaynak modellerden üstündür.
2. Kurulum Zorluğu: Bir API eklentisini kurmak 30 saniye sürerken, TabbyML veya Ollama ile yerel bir sunucu kurmak, GPU yapılandırması yapmak ve modeli yönetmek teknik bilgi gerektirir.
3. “Hizalama” (Alignment) Sorunları: Açık kaynak modeller, güvenlik filtreleri (guardrails) konusunda kapalı modellere göre daha az kısıtlanmıştır. Bu, bir yandan sansürsüzlük avantajı sağlarken, diğer yandan güvenli olmayan veya hatalı kod üretme riskini de barındırabilir.

Buna rağmen, gelecek parlak görünüyor. Mistral AI gibi verimli modellerin kod görevleri için ince ayarlanması veya StarCoder2 gibi yeni nesil modeller, performans farkını hızla kapatıyor.

Geliştiricinin Rolü Yeniden Tanımlanıyor

AI ile otomatik kod üretimi, yazılım geliştirmeyi ortadan kaldırmıyor; geliştiricinin rolünü “kod yazan” kişiden, “kod üreten yapay zekayı yöneten, denetleyen ve yönlendiren” kişiye dönüştürüyor.

GitHub Copilot bu devrimi başlattı, ancak açık kaynak kod asistanları, bu devrimin herkes tarafından erişilebilir, güvenli, özelleştirilebilir ve kontrol edilebilir olmasını sağlıyor. StarCoder, CodeGeeX ve TabbyML gibi araçlar sayesinde, artık her kurum veya bireysel geliştirici, verilerini feda etmeden kendi özel “ikinci pilotunu” yaratma gücüne sahip. Bu, sadece verimlilik değil, aynı zamanda teknolojik bağımsızlık ve inovasyon için de bir zaferdir…

Lütfen Dikkat! Sitemizi kaynak göstermeden kesinlikle alıntı yapmayınız!!!

• 
  AÇIK KAYNAK BİLGİSAYARLI GÖRÜ: OPENCV VE YOLOV8 İLE GÖRÜNTÜ İŞLEME DÜNYASINA ADIM
  Dijital çağın en heyecan verici ve dönüştürücü teknolojilerinden biri olan Bilgisayarlı Görü (Computer Vision), makinelerin insan gibi “görmesini” ve gördüklerini anlamlandırmasını sağlar. Otonom araçlardan yüz tanıma sistemlerine,…
• 
  AI İLE OTOMATİK KOD ÜRETİMİ
  Yazılım geliştirme dünyası, son birkaç yılda üretken yapay zekanın (Generative AI) yükselişiyle köklü bir dönüşümün eşiğine geldi. Onlarca yıldır geliştiriciler, kod tamamlama (IntelliSense) ve kod parçacıkları (snippets)…
• 
  AÇIK KAYNAK BÜYÜK DİL MODELLERİ (LLM): AI DEVRİMİ
  Son birkaç yıl, yapay zeka (AI) alanında baş döndürücü bir hıza sahne oldu. ChatGPT, Claude ve Gemini gibi güçlü Büyük Dil Modelleri (Large Language Models – LLM),…
• 
  VERİ GİZLİLİĞİ VE AÇIK KAYNAK AI: MAHREMİYET DEVRİMİNİN YENİ SINIRI
  Yapay zeka (AI), sağlık hizmetlerinden finansa, eğitimden kişisel asistanlara kadar hayatımızın her alanını dönüştürme potansiyeline sahip. Ancak bu devrimin yakıtı “veri”dir. AI modelleri, ne kadar çok ve…
• 
  AÇIK KAYNAK MAKİNE ÖĞRENİMİ KÜTÜPHANELERİ: DERİN ÖĞRENMEDEN VERİ BİLİMİNE BİR REHBER
  Yapay zeka ve makine öğrenimi (deep learning), günümüz teknolojisinin en hızlı gelişen alanlarından biridir. Bu devrimin arkasındaki itici güç ise büyük ölçüde açık kaynak makine öğrenimi kütüphaneleri…
• 
  LibreOffice: NEYİ EKSİK Kİ BEDAVA OLMASINA RAĞMEN KULLANMIYORSUNUZ?
  Her ay ya da her yıl, kredi kartı ekstrenizde beliren o tanıdık isim… Yıllardır kullandığınız, belki de bilgisayarınızı ilk açtığınız günden beri hayatınızda olan ve o LibreOffice…

• 
  EK-FİİLİN YAZILIŞI: İDİ, İMİŞ, İSE, İKEN AYRI MI BİTİŞİK Mİ?
  Türkçe dil bilgisinin en işlevsel ve en “joker” yapılarından biri olan ek-fiil (ek-eylem), kelimelerin cümle içinde yüklem olmasını sağlayan temel bir araçtır. İsimleri ve isim soylu sözcükleri…
• 
  PEKİŞTİRMELİ SÖZLERİN YAZILIŞI
  Türkçe, anlamı vurgulamak ve duyguyu güçlendirmek için çok zengin yöntemlere sahip bir dildir. Bu yöntemlerin en sık kullanılanı şüphesiz “pekiştirme”dir. Pekiştirmeli sözlerin yazılışı kurallarına göre bir rengin…
• 
  İLE’NİN YAZILIŞI: AYRI MI BİTİŞİK Mİ? (-la, -le)
  Türkçede hem yazarken hem de konuşurken en sık kullandığımız, ancak yazımı konusunda en çok kafa karışıklığı yaşanan yapılardan biri İle’nin yazılışı, yani “ile” kelimesidir. Kimi zaman “ve”…
• 
  UZUN ÜNLÜ ve TELAFFUZ FARKLILIKLARI
  Türkçe, ses yapısı (fonetik) bakımından zengin ve kurallı bir dildir. Dilimizin ses özelliklerinden biri de ünlülerle ilgilidir. Türkçe üzerine çalışanların veya dil bilgisine meraklı kişilerin sıkça karşılaştığı…
• 
  TÜRKÇE CÜMLE YAPISI VE DİL BİLGİSİ ÖĞELERİ
  Türkçe, bir duyguyu, düşünceyi veya olayı anlatmak için kelimelerin belirli bir düzen içinde bir araya gelmesiyle oluşan “cümle” temeline dayanır. Türkçe Cümle Yapısı ve Dil Bilgisi Öğeleri,…
• 
  HECE YAPISI VE SATIR SONUNDA KELİMELERİN BÖLÜNMESİ
  Türkçede metin yazarken, özellikle defter veya bilgisayar ekranı gibi sınırlı bir alanda, satırın sonuna geldiğimizde kelimeleri bölmek sıkça karşılaşılan bir durumdur. Ancak bu bölme işlemi, dilimizin temel…