Werden große Sprachmodelle menschliche Programmierer ersetzen?
In Kürze
Große Sprachmodelle (LLMs) mögen GPT-4 haben bedeutende Fortschritte bei der Codegenerierung gebracht, vor allem aufgrund ihrer Kenntnisse im Verständnis von Programmiersprachen.
Bindu Reddy, CEO von Abacus.ai, prognostiziert einen Übergang innerhalb der nächsten drei bis fünf Jahre, bei dem LLMs eine herausragende Rolle in der Programmierung übernehmen könnten.
Andere Experten argumentieren jedoch, dass LLMs Programmierern mehr Möglichkeiten geben und sie effizienter machen, das differenzierte Fachwissen und die Problemlösungsfähigkeiten des Menschen bleiben jedoch in der sich entwickelnden KI- und Programmierlandschaft unverzichtbar.
Da große Sprachmodelle (LLMs) zunehmend den Bereich der Codegenerierung dominieren, stellt sich die Frage nach ihrem Potenzial, menschliche Programmierer zu ersetzen. Dank der inhärenten Struktur des Codes und der geringeren Mehrdeutigkeit im Vergleich zur menschlichen Sprache zeichnen sich LLMs durch das Verständnis von Programmiersprachen wie Python und Java aus.
Die Antwort darauf, ob LLMs Programmierer ersetzen werden, ist komplex und hängt von Faktoren wie Kontext, Kreativität und den sich entwickelnden Fähigkeiten dieser KI-Systeme ab. Bindu Reddy, CEO von Abacus.ai, prognostiziert, dass Large Language Models (LLMs) innerhalb der nächsten drei bis fünf Jahre menschliche Programmierer ablösen werden.
LLMs haben die Codegenerierung revolutioniert und ihr Können im Verständnis von Programmiersprachen wie Python und Java unter Beweis gestellt. Diese Dominanz ist auf die Tatsache zurückzuführen, dass der Code voller wiederholbarer Muster ist, die umfangreiche Trainingsdaten für LLMs und ihre angeborene Fähigkeit, Kontexte zu erfassen, bereitstellen. Im Gegensatz zur menschlichen Sprache folgt Code bestimmten Designparadigmen, strukturierten Regeln und minimaler Mehrdeutigkeit, wodurch es für LLMs einfacher wird, syntaktisch korrekten Code zu generieren.
Darüber hinaus erklärte Reddy, dass Programmiersprachen über begrenzte Vokabulare verfügen, sodass keine ständigen Neologismen und Wörterbücher erforderlich sind. Während sich LLMs durch ein kontextbezogenes Verständnis auszeichnen, erfordert Code im Vergleich zu komplexen Textinhalten ein weitaus geringeres kontextbezogenes Verständnis. Beispielsweise erfordert ein Sortieralgorithmus im Gegensatz zu komplizierten Texterzählungen nur minimale Kontextinformationen.
Die inhärente Logik, Funktionalität und reduzierte Kreativität des Codes vereinfachen die Generierung präzisen Codes weiter und bieten den zusätzlichen Vorteil einer einfachen Validierung durch Ausführung und Fehleranalyse.
„All dies bedeutet, dass LLMs bei der Codegenerierung Vollgas geben. Bedeutet das, dass sie bald Programmierer ersetzen werden? Die kurze Antwort lautet NEIN in den nächsten 1–3 Jahren und JA in den nächsten 3–5 Jahren.“
sagte Reddy.
Mit der weiteren Entwicklung von LLMs könnten sie in Zukunft intelligenter werden und die Verkettung mehrerer KI-Bots ermöglichen, um wichtigere Aufgaben zu bewältigen. Letztendlich könnte die Rolle eines Programmierers bei der Übersetzung von Modellen und Produktanforderungsdokumenten (PRDs) in funktionierende Systeme abnehmen, was einen möglichen Wandel in der Landschaft der Softwareentwicklung ankündigen könnte, argumentiert Reddy.
Unterschiedliche Meinung: LLMs befähigen Programmierer und ersetzen sie nicht
Linda Hoeberigs, Leiterin KI bei i-Genie.ai, argumentierte dass LLMs zwar ein immenses Potenzial bieten, aber dazu geeignet sind, das Fachwissen derjenigen mit Programmierhintergrund zu erweitern und nicht zu ersetzen.
Sie argumentiert, dass sich überlegene Aufforderungstechniken entwickelt haben, die ein tiefgreifendes Verständnis der LLM-Prinzipien erfordern. Techniken wie Chain-of-Thinking, Graph-Prompting und React-Prompting verbessern die Ausgabequalität und das Kontextverständnis, ihre effektive Nutzung erfordert jedoch Fachwissen, das typischerweise bei Datenwissenschaftlern und KI-Programmierern zu finden ist.
Darüber hinaus wird die effizientere Nutzung von APIs, die einen höheren Durchsatz und eine höhere Workflow-Integration bieten, für Personen mit Programmierkenntnissen leichter zugänglich. Unternehmen, die APIs einführen, verzeichneten einen bemerkenswerten Anstieg der Marktkapitalisierung, was ihre Bedeutung unterstreicht.
Der dritte Punkt von Hoeberigs ist, dass komplexes Logikdesign nach wie vor ein Bereich ist, in dem menschliche Programmierer hervorragende Leistungen erbringen. Während LLMs generieren können menschenähnlicher TextDas Erstellen komplizierten, zuverlässigen und funktionalen Codes ist eine besondere Fähigkeit, die Programmierer besitzen. LLMs dienen dabei als wertvolle Werkzeuge.
In Kombination mit Technologien wie Langchain und Picecone erleichtern LLMs die Abfrage proprietärer Daten – eine Aufgabe, die typischerweise Kenntnisse in Datenstrukturierung, Indizierung, API-Design und LLM-Interaktion erfordert, Fähigkeiten, die häufig bei Datenwissenschaftlern und Programmierern anzutreffen sind.
Schließlich sind Debugging und Modelloptimierung von größter Bedeutung, da LLMs fehlerhafte oder verzerrte Ergebnisse erzeugen können. Dieser Prozess erfordert ein tiefes Verständnis der inneren Funktionsweise des Modells, der Problemerkennung und der kreativen Problemlösung – Fähigkeiten, die häufig bei erfahrenen Datenwissenschaftlern und Programmierern anzutreffen sind.
„Die technische Komplexität, Subtilität und Tiefe des Verständnisses, die für den effektiven Einsatz dieser Tools erforderlich sind, stellen nach wie vor ein Hindernis für die breite Öffentlichkeit dar.“ Es scheint, dass LLMs zumindest vorerst ein weiteres leistungsstarkes Instrument im Arsenal von sein werden Datenwissenschaftler und Programmierer, statt deren Ersatz“,
Hoeberigs schrieb.
Dennoch erleichtert KI auch technisch nicht versierten Menschen das Programmieren. Zum Beispiel, GPT-4 integriert Code-Ausführungsfunktionen in sein System integriert, was eine potenziell transformative Entwicklung markiert. Die Innovation hat das Potenzial, die Lücke für Nicht-Programmierer zu schließen und ihnen die Möglichkeit zu geben, sich an der Entwicklung zu beteiligen, ohne dass technische Programmierkenntnisse erforderlich sind. Darüber hinaus generiert das Modell ausführbaren Code, sodass keine manuelle Codierung erforderlich ist und eine mühelose Implementierung ermöglicht wird. Allerdings sind weitere Verbesserungen beim Datenverständnis erforderlich, um die Gesamtleistung des Modells zu verbessern, insbesondere bei der Rationalisierung der Datenverarbeitung für die Codegenerierung und Diagrammdarstellung.
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Agne ist eine Journalistin, die über die neuesten Trends und Entwicklungen im Metaversum, in der KI und anderen Bereichen berichtet Web3 Branchen für die Metaverse Post. Ihre Leidenschaft für das Geschichtenerzählen hat sie dazu geführt, zahlreiche Interviews mit Experten auf diesen Gebieten zu führen, immer auf der Suche nach spannenden und fesselnden Geschichten. Agne hat einen Bachelor-Abschluss in Literatur und verfügt über umfangreiche Erfahrung im Schreiben über ein breites Themenspektrum, darunter Reisen, Kunst und Kultur. Sie war außerdem ehrenamtlich als Redakteurin für die Tierrechtsorganisation tätig und half dabei, das Bewusstsein für Tierschutzthemen zu schärfen. Kontaktieren Sie sie unter [E-Mail geschützt] .
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