Czy modele wielkojęzykowe zastąpią ludzkich programistów?
W skrócie
Duże modele językowe (LLM) lubić GPT-4 wnieśli znaczący postęp w generowaniu kodu, głównie dzięki biegłości w rozumieniu języków programowania.
Bindu Reddy, dyrektor generalny Abacus.ai, przewiduje zmianę w ciągu najbliższych 3 do 5 lat, podczas której LLM mogą przejąć znaczącą rolę w programowaniu.
Jednak inni eksperci twierdzą, że LLM wzmacniają pozycję programistów, czyniąc ich bardziej wydajnymi, ale zróżnicowana wiedza specjalistyczna i umiejętności rozwiązywania problemów ludzi pozostają niezbędne w ewoluującym krajobrazie sztucznej inteligencji i programowania.
Ponieważ duże modele językowe (LLM) w coraz większym stopniu dominują w dziedzinie generowania kodu, pojawiają się pytania o ich potencjał do zastąpienia programistów-ludzi. LLM wyróżniają się zrozumieniem języków programowania, takich jak Python i Java, dzięki nieodłącznej strukturze kodu i zmniejszonej dwuznaczności w porównaniu z językiem ludzkim.
Odpowiedź na to, czy LLM zastąpią programistów, jest złożona i zależy od takich czynników, jak kontekst, kreatywność i ewoluujące możliwości systemów sztucznej inteligencji. Bindu Reddy, dyrektor generalny Abacus.ai, przewiduje, że modele dużego języka (LLM) przejmą kontrolę nad programistami w ciągu najbliższych 3–5 lat.
LLM zrewolucjonizowały generowanie kodu, pokazując swoją umiejętność rozumienia języków programowania, takich jak Python i Java. Ta dominacja wynika z faktu, że kod jest pełen powtarzalnych wzorców, zapewniając obszerne dane szkoleniowe dla LLM i ich wrodzonej zdolności do uchwycenia kontekstu. W przeciwieństwie do języka ludzkiego, kod jest zgodny z określonymi paradygmatami projektowania, ustrukturyzowanymi regułami i minimalną dwuznacznością, co ułatwia LLM generowanie kodu poprawnego składniowo.
Co więcej, Reddy wyjaśnił, że języki programowania mają ograniczone słownictwo, co pozwala uniknąć konieczności stosowania ciągłych neologizmów i słowników. Podczas gdy LLM wyróżniają się zrozumieniem kontekstowym, kod wymaga znacznie mniejszego zrozumienia kontekstowego w porównaniu ze złożoną treścią tekstową. Na przykład algorytm sortowania wymaga minimalnej ilości informacji kontekstowych, w przeciwieństwie do skomplikowanych narracji tekstowych.
Wrodzona logika, funkcjonalność i ograniczona kreatywność kodu dodatkowo upraszczają generowanie precyzyjnego kodu, a dodatkową zaletą jest łatwa weryfikacja poprzez wykonanie i analizę błędów.
„Wszystko to oznacza, że LLM świetnie radzą sobie z generowaniem kodu. Czy to oznacza, że wkrótce zastąpią programistów? Krótka odpowiedź brzmi: NIE w ciągu najbliższych 1-3 lat i TAK po 3-5 latach.”
– powiedział Reddy.
Patrząc w przyszłość, w miarę ewolucji LLM mogą stać się mądrzejsze, umożliwiając łączenie wielu botów AI w celu wykonywania bardziej znaczących zadań. Ostatecznie rola programisty w tłumaczeniu makiet i dokumentów wymagań produktowych (PRD) na działające systemy może się zmniejszyć, zwiastując potencjalną zmianę w krajobrazie tworzenia oprogramowania, argumentuje Reddy.
Odmienna opinia: LLM wzmacniają pozycję programistów, a nie ich zastępują
Linda Hoeberigs, szefowa AI w i-Genie.ai, argumentował że chociaż studia LLM oferują ogromny potencjał, są w stanie raczej poszerzyć, a nie zastąpić, wiedzę specjalistyczną osób z doświadczeniem programistycznym.
Twierdzi, że ewoluowały lepsze techniki podpowiedzi, wymagające głębokiego zrozumienia zasad LLM. Techniki takie jak łańcuch myślowy, podpowiadanie za pomocą wykresów i podpowiadanie o reagowaniu poprawiają jakość wyników i zrozumienie kontekstu, ale ich efektywne wykorzystanie wymaga wiedzy specjalistycznej, którą zwykle można znaleźć u analityków danych i programistów AI.
Co więcej, wykorzystanie interfejsów API w celu zwiększenia wydajności, które oferują wyższą przepustowość i integrację przepływu pracy, staje się bardziej dostępne dla osób posiadających wiedzę programistyczną. Firmy wdrażające API odnotowały znaczny wzrost kapitalizacji rynkowej, co podkreśla ich znaczenie.
Trzeci punkt Hoeberigsa jest taki, że złożone projektowanie logiki pozostaje obszarem, w którym przodują programiści-ludzie. Chociaż LLM mogą generować tekst przypominający człowieka, tworzenie skomplikowanego, niezawodnego i funkcjonalnego kodu to odrębna umiejętność, jaką posiadają programiści. LLM służą jako cenne narzędzia w tym procesie.
LLM w połączeniu z technologiami takimi jak Langchain i Picecone ułatwiają przeszukiwanie zastrzeżonych danych — zadanie, które zazwyczaj wymaga umiejętności w zakresie strukturyzacji danych, indeksowania, projektowania API i interakcji LLM, czyli umiejętności często spotykanych u analityków danych i programistów.
Wreszcie, debugowanie i dostrajanie modelu są najważniejsze, biorąc pod uwagę, że LLM mogą generować wadliwe lub stronnicze wyniki. Proces ten wymaga głębokiego zrozumienia wewnętrznego działania modelu, identyfikacji problemów i kreatywnego rozwiązywania problemów, czyli umiejętności powszechnie spotykanych u doświadczonych analityków danych i programistów.
„Techniczna złożoność, subtelność i głębokość zrozumienia potrzebne do skutecznego wykorzystania tych narzędzi pozostają barierą dla ogółu społeczeństwa. Wydaje się, że przynajmniej na razie LLM mogą stać się kolejnym potężnym narzędziem w arsenale naukowcy danych i programistów, a nie ich zastępowanie”,
Hoeberigs napisał.
Mimo to sztuczna inteligencja ułatwia programowanie osobom nieobeznanym z technologią. Na przykład, GPT-4 zintegrowany możliwości wykonywania kodu w swoim systemie, co stanowi potencjalnie przełomowy rozwój. Innowacja może wypełnić lukę wśród osób niebędących programistami, umożliwiając im zaangażowanie się w programowanie bez konieczności posiadania technicznych umiejętności kodowania. Dodatkowo model generuje kod wykonywalny, eliminując potrzebę ręcznego kodowania i ułatwiając łatwe wdrożenie. Konieczne są jednak dalsze udoskonalenia w zakresie zrozumienia danych, aby zwiększyć ogólną wydajność modelu, szczególnie w zakresie usprawnienia przetwarzania danych na potrzeby generowania kodu i sporządzania wykresów.
Czytaj więcej:
- 10 najlepszych prac związanych ze sztuczną inteligencją
- 8 rzeczy, które powinieneś wiedzieć o dużych modelach językowych
- Microsoft ogłasza wyzwanie Learn AI Skills, aby wyposażyć uczestników w pożądaną wiedzę specjalistyczną w zakresie AI
Odpowiedzialność
Zgodnie z Zaufaj wytycznym projektu, należy pamiętać, że informacje zawarte na tej stronie nie mają na celu i nie powinny być interpretowane jako porady prawne, podatkowe, inwestycyjne, finansowe lub jakiekolwiek inne formy porad. Ważne jest, aby inwestować tylko tyle, na utratę czego możesz sobie pozwolić, a w przypadku jakichkolwiek wątpliwości zasięgnąć niezależnej porady finansowej. Aby uzyskać więcej informacji, sugerujemy zapoznać się z warunkami oraz stronami pomocy i wsparcia udostępnianymi przez wydawcę lub reklamodawcę. MetaversePost zobowiązuje się do sporządzania dokładnych i bezstronnych raportów, jednakże warunki rynkowe mogą ulec zmianie bez powiadomienia.
O autorze
Agne jest dziennikarką, która zajmuje się najnowszymi trendami i wydarzeniami w metaverse, sztucznej inteligencji i Web3 branże dla Metaverse Post. Jej pasja do opowiadania historii skłoniła ją do przeprowadzenia licznych wywiadów z ekspertami w tych dziedzinach, zawsze starając się odkryć ekscytujące i wciągające historie. Agne posiada tytuł licencjata z literatury i rozległe doświadczenie w pisaniu na różne tematy, w tym podróże, sztukę i kulturę. Zgłosiła się także jako wolontariuszka jako redaktorka do organizacji praw zwierząt, gdzie pomagała podnosić świadomość na temat kwestii związanych z dobrostanem zwierząt. Skontaktuj się z nią [email chroniony].
Więcej artykułów
Agne jest dziennikarką, która zajmuje się najnowszymi trendami i wydarzeniami w metaverse, sztucznej inteligencji i Web3 branże dla Metaverse Post. Jej pasja do opowiadania historii skłoniła ją do przeprowadzenia licznych wywiadów z ekspertami w tych dziedzinach, zawsze starając się odkryć ekscytujące i wciągające historie. Agne posiada tytuł licencjata z literatury i rozległe doświadczenie w pisaniu na różne tematy, w tym podróże, sztukę i kulturę. Zgłosiła się także jako wolontariuszka jako redaktorka do organizacji praw zwierząt, gdzie pomagała podnosić świadomość na temat kwestii związanych z dobrostanem zwierząt. Skontaktuj się z nią [email chroniony].
