Nahradí velké jazykové modely lidské programátory?
Stručně
Velké jazykové modely (LLM) jako GPT-4 přinesli významný pokrok do generování kódu, především díky své znalosti programovacích jazyků.
Bindu Reddy, generální ředitel společnosti Abacus.ai, předpovídá přechod během příštích 3 až 5 let, kdy LLM mohou převzít významnou roli v programování.
Jiní odborníci však tvrdí, že LLM posilují programátory a činí je efektivnějšími, ale v rozvíjejícím se prostředí umělé inteligence a programování zůstávají nepostradatelné odborné znalosti a schopnosti lidí řešit problémy.
Jak velké jazykové modely (LLM) stále více dominují v oblasti generování kódu, vyvstávají otázky o jejich potenciálu nahradit lidské programátory. LLM vynikají v porozumění programovacím jazykům, jako je Python a Java, díky vlastní struktuře kódu a snížené nejednoznačnosti ve srovnání s lidským jazykem.
Odpověď na to, zda LLM nahradí programátory, je složitá a závisí na faktorech, jako je kontext, kreativita a vyvíjející se schopnosti těchto systémů AI. Bindu Reddy, generální ředitel společnosti Abacus.ai, předpovídá, že velké jazykové modely (LLM) převezmou lidské programátory během příštích 3 až 5 let.
LLM způsobily revoluci v generování kódu a ukázaly svou schopnost porozumět programovacím jazykům, jako je Python a Java. Tato dominance pramení ze skutečnosti, že kód je plný opakovatelných vzorů, které poskytují dostatek trénovacích dat pro LLM a jejich vrozenou schopnost chápat kontext. Na rozdíl od lidského jazyka se kód drží specifických návrhových paradigmat, strukturovaných pravidel a minimální nejednoznačnosti, což LLM usnadňuje generování syntakticky správného kódu.
Reddy navíc vysvětlil, že programovací jazyky mají omezenou slovní zásobu a šetří tak potřebu neustálých neologismů a slovníků. Zatímco LLM vynikají v kontextuálním porozumění, kód vyžaduje mnohem méně kontextového porozumění ve srovnání se složitým textovým obsahem. Například třídicí algoritmus vyžaduje minimální kontextové informace, na rozdíl od složitých textových vyprávění.
Vlastní logika, funkčnost a omezená kreativita kódu dále zjednodušují generování přesného kódu s přidanou výhodou snadného ověřování pomocí provádění a analýzy chyb.
„To vše znamená, že LLM nakopnou při generování kódu. Znamená to, že brzy nahradí programátory? Krátká odpověď je NE v příštích 1-3 letech a ANO po 3-5 letech,“
řekl Reddy.
Když se podíváme do budoucna, jak se LLM neustále vyvíjejí, mohou se stát chytřejšími, což umožní řetězení více robotů AI pro řešení důležitějších úkolů. Nakonec by se role programátora při překládání maket a dokumentů s požadavky na produkty (PRD) do fungujících systémů mohla zmenšit, což by znamenalo potenciální posun v oblasti vývoje softwaru, tvrdí Reddy.
Jiný názor: LLM posilují, nenahrazují programátory
Linda Hoeberigs, vedoucí AI na i-Genie.ai, argumentoval že ačkoli LLM nabízejí obrovský potenciál, jsou připraveny spíše rozšiřovat, než nahrazovat odborné znalosti těch, kdo mají programátorské zázemí.
Argumentuje tím, že se vyvinuly vynikající techniky pobízení, které vyžadují hluboké pochopení principů LLM. Techniky, jako je myšlenkový řetězec, grafová výzva a výzva k reakci, zlepšují kvalitu výstupu a porozumění kontextu, ale jejich efektivní využití vyžaduje odborné znalosti, které se obvykle vyskytují u datových vědců a programátorů AI.
Navíc využití API pro efektivitu, která nabízí vyšší propustnost a integraci pracovních postupů, se stává dostupnější pro ty, kteří mají znalosti programování. Firmy přijímající API zaznamenaly pozoruhodný růst tržní kapitalizace, což zdůrazňuje jejich důležitost.
Třetím Hoeberigsovým bodem je, že komplexní logický návrh zůstává oblastí, kde lidští programátoři vynikají. Zatímco LLM mohou generovat text podobný člověku, vytváření složitého, spolehlivého a funkčního kódu je výrazná dovednost programátorů. LLM slouží v tomto procesu jako cenné nástroje.
LLM v kombinaci s technologiemi jako Langchain a Picecone usnadňují dotazování na proprietární data – úkol, který obvykle vyžaduje dovednosti v oblasti strukturování dat, indexování, návrhu API a interakce LLM, což jsou dovednosti, které se často vyskytují u datových vědců a programátorů.
A konečně, ladění a ladění modelu jsou prvořadé, vzhledem k tomu, že LLM mohou produkovat chybný nebo zkreslený výstup. Tento proces vyžaduje hluboké porozumění vnitřnímu fungování modelu, identifikaci problémů a kreativní řešení problémů, což jsou dovednosti, které se běžně vyskytují u zkušených datových vědců a programátorů.
„Technická složitost, jemnost a hloubka porozumění potřebné k efektivnímu využití těchto nástrojů zůstává pro širokou veřejnost překážkou. Zdá se, že alespoň prozatím jsou LLM připraveny stát se dalším mocným nástrojem v arzenálu vědci s údaji a programátory, spíše než jejich náhradu,“
napsal Hoeberigs.
Přesto AI usnadňuje programování lidem, kteří nejsou technicky zdatní. Například, GPT-4 integrovaný schopnosti spouštění kódu do svého systému, což představuje potenciálně transformativní vývoj. Inovace má potenciál překlenout mezeru pro neprogramátory, což jim umožní zapojit se do vývoje, aniž by vyžadovaly technické znalosti kódování. Model navíc generuje spustitelný kód, čímž eliminuje potřebu ručního kódování a usnadňuje implementaci bez námahy. Je však zapotřebí dalších vylepšení v porozumění datům, aby se zlepšil celkový výkon modelu, zejména pokud jde o zefektivnění zpracování dat pro generování kódu a vykreslování grafů.
Čtěte více:
- 10 nejlepších pracovních míst v oblasti umělé inteligence
- 8 věcí, které byste měli vědět o velkých jazykových modelech
- Microsoft odhaluje výzvu Learn AI Skills Challenge, která účastníkům vybaví odbornost AI na vyžádání
Odmítnutí odpovědnosti
V souladu s Pokyny k projektu Trust, prosím vezměte na vědomí, že informace uvedené na této stránce nejsou určeny a neměly by být vykládány jako právní, daňové, investiční, finanční nebo jakékoli jiné formy poradenství. Je důležité investovat jen to, co si můžete dovolit ztratit, a v případě pochybností vyhledat nezávislé finanční poradenství. Pro další informace doporučujeme nahlédnout do smluvních podmínek a také na stránky nápovědy a podpory poskytnuté vydavatelem nebo inzerentem. MetaversePost se zavázala poskytovat přesné a nezaujaté zprávy, ale podmínky na trhu se mohou bez upozornění změnit.
O autorovi
Agne je novinářka, která se zabývá nejnovějšími trendy a vývojem v metaverse, AI a Web3 průmysl pro Metaverse Post. Její vášeň pro vyprávění ji přivedla k četným rozhovorům s odborníky v těchto oblastech, ve kterých se vždy snažila odhalit vzrušující a poutavé příběhy. Agne má bakalářský titul z literatury a má rozsáhlé zkušenosti s psaním o široké škále témat, včetně cestování, umění a kultury. Přihlásila se také jako redaktorka do organizace pro práva zvířat, kde pomáhala zvyšovat povědomí o otázkách dobrých životních podmínek zvířat. Kontaktujte ji [chráněno e-mailem].
Další články
Agne je novinářka, která se zabývá nejnovějšími trendy a vývojem v metaverse, AI a Web3 průmysl pro Metaverse Post. Její vášeň pro vyprávění ji přivedla k četným rozhovorům s odborníky v těchto oblastech, ve kterých se vždy snažila odhalit vzrušující a poutavé příběhy. Agne má bakalářský titul z literatury a má rozsáhlé zkušenosti s psaním o široké škále témat, včetně cestování, umění a kultury. Přihlásila se také jako redaktorka do organizace pro práva zvířat, kde pomáhala zvyšovat povědomí o otázkách dobrých životních podmínek zvířat. Kontaktujte ji [chráněno e-mailem].
