LLMのコーディングにおけるトレーニングデータの品質を向上させる

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LLMのコーディングにおけるトレーニングデータの品質を向上させる

大規模言語モデルは強力ですが、学習データに起因する欠点を引き継いでしまいます。Sonarは、AI研究所や企業と連携し、コスト、パフォーマンス、品質、セキュリティの面で最適化された専門的なコーディングモデルの学習に取り組んでいます。

当社の手法や調査結果について詳しく知りたい方は:

Sonarユーザーの声

700万人以上の開発者 から信頼されています

私たちは単に品質を高く維持しているだけでなく、実際に開発スピードも向上させることができています……AIを活用すれば開発スピードの向上は容易になりますが、それはSonarQubeのようなツールから適切なコンテキストが提供されている場合に限られます。
Stephen Byrnes 卓越したエンジニア Cisco
全体的にこのツールは気に入っていますし、特にClaude Codeのようなツールの普及がさらに進むにつれて、自分たちが作成しているコンテンツの質と真剣に向き合わなければならない状況になるかもしれないことを考えると、このツールの活用をさらに拡大していくのが楽しみです。
Eliott Weiser シニア・エンジニアリング・マネージャー Sirius XM
2,000件を超えるリポジトリがある中、手動での対応は現実的ではありません……現在では、すべてのプルリクエストが自動的に品質ゲートチェック、セキュリティ分析、およびシークレット検出を経ています。
Pravien Sammandhankumar DevOps責任者 Freshworks
中央検証プラットフォームこそが、私たちが……[スピードと安全性]のトレードオフを回避するための手段です。これにより、検証を早期の段階で実施し、一貫性を保ち、可視性を高めることで、開発者が迅速に作業を進めることができるようになります。
Abhay Sharma クラウドおよびDevOps責任者 Australian Unity
コード生成にAIツールを活用する方向へと進む中で、生成されるコードの量について妥当性チェックを行うため、すべてのコードがチェックおよびスキャンされていることを知ると、安心できます。
Sarah Burgess セキュリティ担当 リードプロダクトマネージャー Xero

Gartner® names Sonar a Magic Quadrant™ Leader

AIがコードを生成するスピードは、チームがそれを管理できるスピードを上回っています。Sonarは「リーダー」に選出され、「実行能力」の項目で最高位を獲得しました。私たちは、AI開発サイクルに実際に必要な検証レイヤーを構築しました。

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6年連続でG2リーダーに選出
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