Modelele mari de limbaj vor înlocui programatorii umani?
Pe scurt
Modele lingvistice mari (LLM-uri) ca GPT-4 au adus progrese semnificative în generarea codului, în primul rând datorită competenței lor în înțelegerea limbajelor de programare.
Bindu Reddy, CEO al Abacus.ai, prezice o tranziție în următorii 3 până la 5 ani, în care LLM-urile ar putea avea un rol proeminent în programare.
Cu toate acestea, alți experți susțin că LLM-urile împuternicesc programatorii, făcându-i mai eficienți, dar expertiza nuanțată și abilitățile de rezolvare a problemelor ale oamenilor rămân indispensabile în peisajul evolutiv al AI și al programării.
Pe măsură ce modelele de limbaj mari (LLM) domină din ce în ce mai mult domeniul generării de cod, apar întrebări cu privire la potențialul lor de a înlocui programatorii umani. LLM excelează la înțelegerea limbajelor de programare precum Python și Java, datorită structurii inerente a codului și ambiguității reduse în comparație cu limbajul uman.
Răspunsul dacă LLM-urile vor înlocui programatorii este unul complex, care depinde de factori precum contextul, creativitatea și capacitățile în evoluție ale acestor sisteme AI. Bindu Reddy, CEO al Abacus.ai, prezice că modelele de limbaj mari (LLM) vor prelua de la programatorii umani în următorii 3 până la 5 ani.
LLM-urile au revoluționat generarea de cod, arătându-și priceperea în înțelegerea limbajelor de programare precum Python și Java. Această dominație provine din faptul că codul este plin cu modele repetabile, oferind date ample de antrenament pentru LLM și capacitatea lor înnăscută de a înțelege contextul. Spre deosebire de limbajul uman, codul aderă la paradigme specifice de design, reguli structurate și ambiguitate minimă, ceea ce face mai ușor pentru LLM să genereze cod corect sintactic.
Mai mult, Reddy a explicat că limbajele de programare au vocabulare limitate, scutind nevoia de neologisme și dicționare constante. În timp ce LLM excelează în înțelegerea contextuală, codul necesită mult mai puțină înțelegere contextuală în comparație cu conținutul textual complex. De exemplu, un algoritm de sortare necesită informații contextuale minime, spre deosebire de narațiunile textuale complicate.
Logica inerentă a codului, funcționalitatea și creativitatea redusă simplifică și mai mult generarea de cod precis, cu avantajul suplimentar al validării ușoare prin execuție și analiză a erorilor.
„Toate acestea înseamnă că LLM-urile se ridică la generarea codului. Înseamnă asta că vor înlocui în curând programatorii? Răspunsul scurt este NU în următorii 1-3 ani și DA peste 3-5 ani.”
spuse Reddy.
Privind în perspectivă, pe măsură ce LLM-urile continuă să evolueze, acestea pot deveni mai inteligente, permițând înlănțuirea mai multor roboți AI pentru a aborda sarcini mai importante. În cele din urmă, rolul unui programator în traducerea machetelor și a documentelor privind cerințele de produs (PRD) în sisteme funcționale s-ar putea diminua, anuntând o potențială schimbare în peisajul dezvoltării software, susține Reddy.
Opinie diferită: LLM-urile împuternicesc, nu îi înlocuiesc pe programatori
Linda Hoeberigs, șefa AI la i-Genie.ai, a susținut că, deși LLM-urile oferă un potențial imens, ele sunt gata să sporească, mai degrabă decât să înlocuiască, expertiza celor cu experiență în programare.
Ea susține că tehnicile superioare de stimulare au evoluat, necesitând o înțelegere profundă a principiilor LLM. Tehnici precum lanțul de gândire, indicarea grafică și indicarea reacției îmbunătățesc calitatea rezultatelor și înțelegerea contextului, dar utilizarea lor eficientă necesită experiență întâlnită de obicei la oamenii de știință de date și la programatorii AI.
Mai mult decât atât, valorificarea API-urilor pentru eficiență, care oferă un proces mai mare și o integrare a fluxului de lucru, devine mai accesibilă celor cu cunoștințe de programare. Firmele care adoptă API-uri au înregistrat o creștere notabilă a capitalizării pieței, subliniind importanța acestora.
Al treilea punct de vedere al lui Hoeberig este că proiectarea logică complexă rămâne un domeniu în care programatorii umani excelează. În timp ce LLM-urile pot genera text asemănător omului, crearea unui cod complicat, fiabil și funcțional este o abilitate distinctă pe care o dețin programatorii. LLM-urile servesc ca instrumente valoroase în acest proces.
LLM-urile, atunci când sunt combinate cu tehnologii precum Langchain și Picecone, facilitează interogarea datelor proprietare - o sarcină care necesită de obicei abilități în structurarea datelor, indexare, proiectare API și interacțiune LLM, abilități întâlnite adesea la oamenii de știință de date și la programatori.
În cele din urmă, depanarea și reglarea modelului sunt primordiale, având în vedere că LLM-urile pot produce rezultate defecte sau părtinitoare. Acest proces necesită o înțelegere profundă a funcționării interioare a modelului, identificarea problemelor și rezolvarea creativă a problemelor, abilități întâlnite în mod obișnuit la oamenii de știință de date și programatorii experimentați.
„Complexitatea tehnică, subtilitatea și profunzimea înțelegerii necesare pentru a folosi aceste instrumente în mod eficient rămân o barieră pentru publicul larg. Se pare că, cel puțin deocamdată, LLM-urile sunt gata să fie un alt instrument puternic în arsenalul de oamenii de știință de date și programatori, mai degrabă decât înlocuirea lor”,
Hoeberigs a scris.
Cu toate acestea, AI facilitează programarea persoanelor care nu cunosc tehnologie. De exemplu, GPT-4 integrate capabilități de execuție a codului în sistemul său, marcând o dezvoltare potențial transformatoare. Inovația are potențialul de a reduce decalajul pentru non-programatori, permițându-le să se angajeze în dezvoltare fără a necesita abilități tehnice de codificare. În plus, modelul generează cod executabil, eliminând necesitatea codării manuale și facilitând implementarea fără efort. Cu toate acestea, sunt necesare îmbunătățiri suplimentare în înțelegerea datelor pentru a îmbunătăți performanța generală a modelului, în special în eficientizarea procesării datelor pentru generarea de cod și reprezentarea graficelor.
Citeşte mai mult:
- 10 cele mai bune joburi de inteligență artificială
- 8 lucruri pe care ar trebui să le știți despre modelele lingvistice mari
- Microsoft dezvăluie provocarea Learn AI Skills pentru a echipa participanții cu expertiză în IA la cerere
Declinare a responsabilităţii
În conformitate cu Ghidurile proiectului Trust, vă rugăm să rețineți că informațiile furnizate pe această pagină nu sunt destinate și nu trebuie interpretate ca fiind consiliere juridică, fiscală, investițională, financiară sau orice altă formă de consiliere. Este important să investești doar ceea ce îți poți permite să pierzi și să cauți sfaturi financiare independente dacă ai îndoieli. Pentru informații suplimentare, vă sugerăm să consultați termenii și condițiile, precum și paginile de ajutor și asistență furnizate de emitent sau agent de publicitate. MetaversePost se angajează să raporteze corecte, imparțial, dar condițiile de piață pot fi modificate fără notificare.
Despre autor
Agne este o jurnalistă care acoperă cele mai recente tendințe și evoluții în metaverse, AI și Web3 industrii pentru Metaverse Post. Pasiunea ei pentru povestire a determinat-o să conducă numeroase interviuri cu experți în aceste domenii, căutând mereu să descopere povești interesante și captivante. Agne deține o diplomă de licență în literatură și are o experiență vastă în scris despre o gamă largă de subiecte, inclusiv călătorii, artă și cultură. De asemenea, s-a oferit voluntar ca editor pentru organizația pentru drepturile animalelor, unde a contribuit la creșterea gradului de conștientizare cu privire la problemele de bunăstare a animalelor. Contactează-o pe [e-mail protejat].
Mai multe articole
Agne este o jurnalistă care acoperă cele mai recente tendințe și evoluții în metaverse, AI și Web3 industrii pentru Metaverse Post. Pasiunea ei pentru povestire a determinat-o să conducă numeroase interviuri cu experți în aceste domenii, căutând mereu să descopere povești interesante și captivante. Agne deține o diplomă de licență în literatură și are o experiență vastă în scris despre o gamă largă de subiecte, inclusiv călătorii, artă și cultură. De asemenea, s-a oferit voluntar ca editor pentru organizația pentru drepturile animalelor, unde a contribuit la creșterea gradului de conștientizare cu privire la problemele de bunăstare a animalelor. Contactează-o pe [e-mail protejat].
