Zullen grote taalmodellen menselijke programmeurs vervangen?
In het kort
Grote taalmodellen (LLM's) net zoals GPT-4 hebben aanzienlijke vooruitgang geboekt bij het genereren van code, voornamelijk dankzij hun vaardigheid in het begrijpen van programmeertalen.
Bindu Reddy, CEO van Abacus.ai, voorspelt een transitie binnen de komende drie tot vijf jaar, waarbij LLM's een prominente rol kunnen spelen in de programmering.
Andere experts beweren echter dat LLM's programmeurs meer macht geven, waardoor ze efficiënter worden, maar de genuanceerde expertise en het probleemoplossende vermogen van mensen blijven onmisbaar in het evoluerende landschap van AI en programmeren.
Nu grote taalmodellen (LLM's) het veld van codegeneratie steeds meer domineren, rijzen er vragen over hun potentieel om menselijke programmeurs te vervangen. LLM's blinken uit in het begrijpen van programmeertalen zoals Python en Java, dankzij de inherente structuur van code en de verminderde dubbelzinnigheid in vergelijking met menselijke taal.
Het antwoord op de vraag of LLM’s programmeurs zullen vervangen is complex en hangt af van factoren als context, creativiteit en de evoluerende mogelijkheden van deze AI-systemen. Bindu Reddy, CEO van Abacus.ai, voorspelt dat Large Language Models (LLM's) de komende drie tot vijf jaar de plaats zullen overnemen van menselijke programmeurs.
LLM's hebben een revolutie teweeggebracht in het genereren van code en tonen hun bekwaamheid in het begrijpen van programmeertalen zoals Python en Java. Deze dominantie komt voort uit het feit dat code vol zit met herhaalbare patronen, wat voldoende trainingsgegevens oplevert voor LLM's en hun aangeboren vermogen om context te begrijpen. In tegenstelling tot menselijke taal houdt code zich aan specifieke ontwerpparadigma's, gestructureerde regels en minimale dubbelzinnigheid, waardoor het voor LLM's gemakkelijker wordt om syntactisch correcte code te genereren.
Bovendien legde Reddy uit dat programmeertalen een beperkte woordenschat hebben, waardoor de behoefte aan constante neologismen en woordenboeken wordt bespaard. Hoewel LLM's uitblinken in contextueel begrip, vereist code veel minder contextueel begrip vergeleken met complexe tekstuele inhoud. Een sorteeralgoritme vereist bijvoorbeeld minimale contextuele informatie, in tegenstelling tot ingewikkelde tekstuele verhalen.
De inherente logica, functionaliteit en verminderde creativiteit van code vereenvoudigen het genereren van nauwkeurige code verder, met het extra voordeel van eenvoudige validatie door uitvoering en foutanalyse.
“Dit alles betekent dat LLM’s geweldig zijn in het genereren van code. Betekent dit dat ze binnenkort programmeurs zullen vervangen? Het korte antwoord is NEE in de komende 1-3 jaar en JA over 3-5 jaar.”
zei Reddy.
Als LLM’s zich in de toekomst blijven ontwikkelen, kunnen ze slimmer worden, waardoor het mogelijk wordt om meerdere AI-bots aan elkaar te koppelen om belangrijkere taken uit te voeren. Uiteindelijk zou de rol van een programmeur bij het vertalen van mock-ups en productvereistedocumenten (PRD's) naar functionerende systemen kunnen afnemen, wat een potentiële verschuiving in het landschap van softwareontwikkeling zou kunnen inluiden, betoogt Reddy.
Andere mening: LLM's zijn empowerment en vervangen geen programmeurs
Linda Hoeberigs, hoofd AI bij i-Genie.ai, betoogde dat hoewel LLM's een enorm potentieel bieden, ze klaar zijn om de expertise van mensen met een programmeerachtergrond te vergroten in plaats van te vervangen.
Ze stelt dat er superieure aansporingstechnieken zijn geëvolueerd, waardoor een diepgaand begrip van de LLM-principes vereist is. Technieken als gedachteketen, grafiekaanwijzingen en reactieaanwijzingen verbeteren de uitvoerkwaliteit en het begrip van de context, maar het effectieve gebruik ervan vereist expertise die doorgaans wordt aangetroffen bij datawetenschappers en AI-programmeurs.
Bovendien wordt het benutten van API's voor efficiëntie, die een hogere doorvoer en workflow-integratie bieden, toegankelijker voor mensen met programmeerkennis. Bedrijven die API’s adopteren, hebben een opmerkelijke groei in marktkapitalisatie ervaren, wat het belang ervan benadrukt.
Het derde punt van Hoeberigs is dat complex logisch ontwerp een gebied blijft waarop menselijke programmeurs uitblinken. Terwijl LLM's kunnen genereren mensachtige tekstHet maken van ingewikkelde, betrouwbare en functionele code is een specifieke vaardigheid die programmeurs bezitten. LLM's dienen als waardevolle hulpmiddelen in dit proces.
LLM's vergemakkelijken, in combinatie met technologieën als Langchain en Picecone, het bevragen van bedrijfseigen gegevens - een taak die doorgaans vaardigheden vereist op het gebied van gegevensstructurering, indexering, API-ontwerp en LLM-interactie, vaardigheden die vaak worden aangetroffen bij datawetenschappers en programmeurs.
Ten slotte zijn debuggen en het afstemmen van modellen van het grootste belang, aangezien LLM's gebrekkige of bevooroordeelde output kunnen produceren. Dit proces vereist een diep inzicht in de innerlijke werking van het model, probleemidentificatie en creatieve probleemoplossing, vaardigheden die vaak voorkomen bij ervaren datawetenschappers en programmeurs.
“De technische complexiteit, subtiliteit en diepgaande kennis die nodig is om deze tools effectief in te zetten, blijft een barrière voor het grote publiek. Het lijkt erop dat LLM’s, althans voorlopig, klaar zijn om een ander krachtig instrument te worden in het arsenaal van data wetenschappers en programmeurs, in plaats van hun vervanging,”
Hoeberigs schreef.
Toch maakt AI het voor niet-technisch onderlegde mensen gemakkelijker om te programmeren. Bijvoorbeeld, GPT-4 geïntegreerde mogelijkheden voor het uitvoeren van code in zijn systeem, wat een potentieel transformatieve ontwikkeling markeert. De innovatie heeft het potentieel om de kloof voor niet-programmeurs te overbruggen, waardoor ze aan de ontwikkeling kunnen deelnemen zonder technische codeervaardigheden te vereisen. Bovendien genereert het model uitvoerbare code, waardoor handmatige codering niet meer nodig is en een moeiteloze implementatie mogelijk wordt. Er zijn echter verdere verbeteringen nodig in het begrijpen van de gegevens om de algehele prestaties van het model te verbeteren, met name bij het stroomlijnen van de gegevensverwerking voor het genereren van code en het plotten van grafieken.
Lees verder:
- 10 beste banen op het gebied van kunstmatige intelligentie
- 8 dingen die u moet weten over grote taalmodellen
- Microsoft onthult Learn AI Skills-uitdaging om deelnemers uit te rusten met veelgevraagde AI-expertise
Disclaimer
In lijn met de Richtlijnen voor vertrouwensprojectenHoud er rekening mee dat de informatie op deze pagina niet bedoeld is en niet mag worden geïnterpreteerd als juridisch, fiscaal, beleggings-, financieel of enige andere vorm van advies. Het is belangrijk om alleen te beleggen wat u zich kunt veroorloven te verliezen en onafhankelijk financieel advies in te winnen als u twijfels heeft. Voor meer informatie raden wij u aan de algemene voorwaarden en de hulp- en ondersteuningspagina's van de uitgever of adverteerder te raadplegen. MetaversePost streeft naar nauwkeurige, onpartijdige berichtgeving, maar de marktomstandigheden kunnen zonder voorafgaande kennisgeving worden gewijzigd.
Over de auteur
Agne is een journalist die de laatste trends en ontwikkelingen in de metaverse, AI en Web3 industrieën voor de Metaverse Post. Haar passie voor het vertellen van verhalen heeft ertoe geleid dat ze talloze interviews heeft gehouden met experts op deze gebieden, waarbij ze altijd op zoek is naar spannende en boeiende verhalen. Agne heeft een bachelordiploma in literatuur en een uitgebreide achtergrond in het schrijven over een breed scala aan onderwerpen, waaronder reizen, kunst en cultuur. Ze heeft zich ook vrijwillig aangemeld als redacteur voor de dierenrechtenorganisatie, waar ze hielp het bewustzijn over dierenwelzijnskwesties te vergroten. Neem contact met haar op [e-mail beveiligd].
Meer artikelen
Agne is een journalist die de laatste trends en ontwikkelingen in de metaverse, AI en Web3 industrieën voor de Metaverse Post. Haar passie voor het vertellen van verhalen heeft ertoe geleid dat ze talloze interviews heeft gehouden met experts op deze gebieden, waarbij ze altijd op zoek is naar spannende en boeiende verhalen. Agne heeft een bachelordiploma in literatuur en een uitgebreide achtergrond in het schrijven over een breed scala aan onderwerpen, waaronder reizen, kunst en cultuur. Ze heeft zich ook vrijwillig aangemeld als redacteur voor de dierenrechtenorganisatie, waar ze hielp het bewustzijn over dierenwelzijnskwesties te vergroten. Neem contact met haar op [e-mail beveiligd].
