Смогут ли большие языковые модели заменить программистов-людей?
Коротко
Большие языковые модели (LLM) лайк GPT-4 внесли значительный прогресс в генерацию кода, в первую очередь благодаря своему знанию языков программирования.
Бинду Редди, генеральный директор Abacus.ai, предсказывает переход в течение следующих 3–5 лет, когда LLM могут взять на себя заметную роль в программировании.
Тем не менее, другие эксперты утверждают, что LLM расширяет возможности программистов, делая их более эффективными, но тонкий опыт и способности людей решать проблемы остаются незаменимыми в развивающейся среде ИИ и программирования.
Поскольку модели больших языков (LLM) все больше доминируют в области генерации кода, возникают вопросы об их потенциале заменить программистов-людей. Студенты LLM преуспевают в понимании таких языков программирования, как Python и Java, благодаря присущей коду структуре и меньшей двусмысленности по сравнению с человеческим языком.
Ответ на вопрос, заменят ли LLM программистов, сложен и зависит от таких факторов, как контекст, креативность и развивающиеся возможности этих систем искусственного интеллекта. Бинду Редди, генеральный директор Abacus.ai, прогнозирует, что модели большого языка (LLM) заменят программистов-людей в течение следующих 3–5 лет.
LLM произвели революцию в создании кода, продемонстрировав свое мастерство в понимании таких языков программирования, как Python и Java. Это доминирование связано с тем, что код изобилует повторяющимися шаблонами, предоставляя обширные данные для обучения LLM и их врожденной способности улавливать контекст. В отличие от человеческого языка, код придерживается определенных парадигм проектирования, структурированных правил и минимальной двусмысленности, что упрощает LLM создание синтаксически правильного кода.
Более того, Редди объяснил, что языки программирования имеют ограниченный словарный запас, что избавляет от необходимости постоянно использовать неологизмы и словари. Хотя LLM превосходны в понимании контекста, код требует гораздо меньше контекстного понимания по сравнению со сложным текстовым контентом. Например, алгоритм сортировки требует минимальной контекстной информации, в отличие от сложных текстовых повествований.
Присущая коду логика, функциональность и ограниченная креативность еще больше упрощают создание точного кода, предоставляя дополнительное преимущество в виде простой проверки посредством выполнения и анализа ошибок.
«Все это означает, что LLM отлично справляется с генерацией кода. Означает ли это, что они скоро заменят программистов? Краткий ответ: НЕТ в ближайшие 1–3 года и ДА в течение 3–5 лет».
- сказал Редди.
Заглядывая в будущее, по мере того, как LLM продолжают развиваться, они могут стать умнее, позволяя объединять несколько ботов с искусственным интеллектом для решения более важных задач. В конце концов, роль программиста в переводе макетов и документов с требованиями к продукту (PRD) в функционирующие системы может уменьшиться, что предвещает потенциальный сдвиг в сфере разработки программного обеспечения, утверждает Редди.
Другое мнение: LLM расширяют возможности, а не заменяют программистов
Линда Хоберигс, руководитель отдела искусственного интеллекта i-Genie.ai: продемонстрировав тем самым что, хотя программы LLM предлагают огромный потенциал, они скорее дополняют, чем заменяют опыт тех, кто имеет опыт программирования.
Она утверждает, что появились более совершенные методы подсказки, требующие глубокого понимания принципов LLM. Такие методы, как цепочка мыслей, графические подсказки и подсказки реагирования, улучшают качество вывода и понимание контекста, но их эффективное использование требует опыта, который обычно имеется у специалистов по обработке данных и программистов искусственного интеллекта.
Более того, использование API-интерфейсов для повышения эффективности, которые обеспечивают более высокую пропускную способность и интеграцию рабочих процессов, становится более доступным для тех, кто обладает знаниями в области программирования. Фирмы, внедряющие API, добились заметного роста рыночной капитализации, что подчеркивает их важность.
Третья точка зрения Хоберигса заключается в том, что сложное логическое проектирование остается областью, в которой программисты-люди преуспевают. Хотя LLM могут генерировать человеческий текстСоздание сложного, надежного и функционального кода — это особый навык, которым обладают программисты. LLM служат ценными инструментами в этом процессе.
LLM в сочетании с такими технологиями, как Langchain и Picecone, облегчают запрос собственных данных — задача, которая обычно требует навыков в структурировании данных, индексации, разработке API и взаимодействии LLM — навыков, которые часто встречаются у специалистов по обработке данных и программистов.
Наконец, первостепенное значение имеют отладка и настройка модели, поскольку LLM может давать ошибочные или предвзятые результаты. Этот процесс требует глубокого понимания внутренней работы модели, выявления проблем и творческого решения проблем — навыков, обычно присущих опытным специалистам по данным и программистам.
«Техническая сложность, тонкость и глубина понимания, необходимые для эффективного использования этих инструментов, остаются барьером для широкой публики. Кажется, что, по крайней мере на данный момент, LLM могут стать еще одним мощным инструментом в арсенале ученые-данные и программистов, а не их замену»,
написал Хёберигс.
Тем не менее, ИИ облегчает программирование людям, не разбирающимся в технологиях. Например, GPT-4 интегрированный возможности выполнения кода в свою систему, что означает потенциально преобразующую разработку. Нововведение потенциально может заполнить пробел среди непрограммистов, позволяя им участвовать в разработке, не требуя технических навыков кодирования. Кроме того, модель генерирует исполняемый код, что устраняет необходимость ручного кодирования и упрощает реализацию. Однако необходимы дальнейшие улучшения в понимании данных для повышения общей производительности модели, особенно в оптимизации обработки данных для генерации кода и построения графиков.
Прочитайте больше:
- 10 лучших вакансий в сфере искусственного интеллекта
- 8 вещей, которые вы должны знать о больших языковых моделях
- Microsoft представляет задачу «Изучай навыки ИИ», чтобы вооружить участников востребованными знаниями в области ИИ
Отказ от ответственности
В соответствии с Руководство трастового проектаОбратите внимание, что информация, представленная на этой странице, не предназначена и не должна интерпретироваться как юридическая, налоговая, инвестиционная, финансовая или любая другая форма консультации. Важно инвестировать только то, что вы можете позволить себе потерять, и обращаться за независимой финансовой консультацией, если у вас есть какие-либо сомнения. Для получения дополнительной информации мы предлагаем обратиться к положениям и условиям, а также к страницам справки и поддержки, предоставленным эмитентом или рекламодателем. MetaversePost стремится предоставлять точную и объективную отчетность, однако рыночные условия могут быть изменены без предварительного уведомления.
Об авторе
Агне — журналист, освещающий последние тенденции и разработки в области метавселенной, искусственного интеллекта и Web3 отрасли для Metaverse Post. Ее страсть к рассказыванию историй побудила ее проводить многочисленные интервью с экспертами в этих областях, всегда стремясь раскрыть захватывающие и увлекательные истории. Агне имеет степень бакалавра литературы и имеет обширный опыт написания статей на самые разные темы, включая путешествия, искусство и культуру. Она также работала волонтером в качестве редактора организации по защите прав животных, где помогала повышать осведомленность о проблемах защиты животных. Свяжитесь с ней по [электронная почта защищена].
Другие статьи
Агне — журналист, освещающий последние тенденции и разработки в области метавселенной, искусственного интеллекта и Web3 отрасли для Metaverse Post. Ее страсть к рассказыванию историй побудила ее проводить многочисленные интервью с экспертами в этих областях, всегда стремясь раскрыть захватывающие и увлекательные истории. Агне имеет степень бакалавра литературы и имеет обширный опыт написания статей на самые разные темы, включая путешествия, искусство и культуру. Она также работала волонтером в качестве редактора организации по защите прав животных, где помогала повышать осведомленность о проблемах защиты животных. Свяжитесь с ней по [электронная почта защищена].
