Nahradia veľké jazykové modely ľudských programátorov?
Stručne
Veľké jazykové modely (LLM) Páči sa mi to GPT-4 priniesli významné pokroky do generovania kódu, predovšetkým vďaka svojej znalosti programovacích jazykov.
Bindu Reddy, generálny riaditeľ spoločnosti Abacus.ai, predpovedá prechod v priebehu nasledujúcich 3 až 5 rokov, kde by LLM mohli prevziať významnú úlohu v programovaní.
Iní experti však tvrdia, že LLM posilňujú programátorov a robia ich efektívnejšími, no v rozvíjajúcom sa prostredí AI a programovania zostávajú nuansované odborné znalosti a schopnosti ľudí na riešenie problémov nevyhnutné.
Keďže veľké jazykové modely (LLM) čoraz viac dominujú v oblasti generovania kódu, vyvstávajú otázky o ich potenciáli nahradiť ľudských programátorov. LLM vynikajú v chápaní programovacích jazykov ako Python a Java, a to vďaka vlastnej štruktúre kódu a zníženej nejednoznačnosti v porovnaní s ľudským jazykom.
Odpoveď na to, či LLM nahradia programátorov, je zložitá a závisí od faktorov, ako je kontext, kreativita a vyvíjajúce sa schopnosti týchto systémov AI. Bindu Reddy, generálny riaditeľ spoločnosti Abacus.ai, predpovedá, že veľké jazykové modely (LLM) prevezmú od ľudských programátorov v priebehu nasledujúcich 3 až 5 rokov.
LLM spôsobili revolúciu v generovaní kódu a ukázali svoju schopnosť porozumieť programovacím jazykom, ako sú Python a Java. Táto dominancia pramení zo skutočnosti, že kód je plný opakovateľných vzorov, ktoré poskytujú dostatok tréningových dát pre LLM a ich vrodenú schopnosť pochopiť kontext. Na rozdiel od ľudského jazyka sa kód drží špecifických dizajnových paradigiem, štruktúrovaných pravidiel a minimálnej nejednoznačnosti, čo LLM uľahčuje generovanie syntakticky správneho kódu.
Reddy navyše vysvetlil, že programovacie jazyky majú obmedzenú slovnú zásobu, čím ušetria potrebu neustálych neologizmov a slovníkov. Zatiaľ čo LLM vynikajú v kontextovom chápaní, kód vyžaduje oveľa menej kontextového chápania v porovnaní s komplexným textovým obsahom. Napríklad triediaci algoritmus vyžaduje minimálne kontextové informácie, na rozdiel od zložitých textových príbehov.
Vlastná logika, funkčnosť a znížená kreativita kódu ďalej zjednodušujú generovanie presného kódu s ďalšou výhodou jednoduchého overenia pomocou vykonávania a analýzy chýb.
„Toto všetko znamená, že LLM naštartujú generovanie kódu. Znamená to, že čoskoro nahradia programátorov? Krátka odpoveď je NIE v najbližších 1-3 rokoch a ÁNO po 3-5 rokoch,“
Povedal Reddy.
Pri pohľade do budúcnosti, keďže LLM sa neustále vyvíjajú, môžu sa stať inteligentnejšími, čo umožní reťazenie viacerých robotov AI na riešenie dôležitejších úloh. Nakoniec by sa úloha programátora pri prekladaní makiet a dokumentov s požiadavkami na produkty (PRD) do fungujúcich systémov mohla zmenšiť, čo by znamenalo potenciálny posun v oblasti vývoja softvéru, tvrdí Reddy.
Iný názor: LLM posilňujú, nie nahrádzajú programátorov
Linda Hoeberigs, vedúca oddelenia AI na i-Genie.ai, argumentoval že zatiaľ čo LLM ponúkajú obrovský potenciál, sú pripravené skôr rozširovať, než nahrádzať odborné znalosti tých, ktorí majú programátorské pozadie.
Tvrdí, že sa vyvinuli vynikajúce techniky nabádania, ktoré si vyžadujú hlboké pochopenie princípov LLM. Techniky ako myšlienkový reťazec, nabádanie k grafu a nabádanie k reakcii zlepšujú kvalitu výstupu a porozumenie kontextu, ale ich efektívne využitie si vyžaduje odborné znalosti, ktoré sa zvyčajne vyskytujú u dátových vedcov a programátorov AI.
Navyše, využitie API pre efektívnosť, ktoré ponúka vyššiu priepustnosť a integráciu pracovného toku, sa stáva dostupnejšie pre tých, ktorí majú znalosti o programovaní. Spoločnosti, ktoré prijímajú API, zaznamenali výrazný nárast trhovej kapitalizácie, čo zdôrazňuje ich dôležitosť.
Tretím Hoeberigsovým bodom je, že komplexný logický dizajn zostáva oblasťou, v ktorej ľudskí programátori vynikajú. Zatiaľ čo LLM môžu generovať ľudsky podobný text, vytváranie zložitého, spoľahlivého a funkčného kódu je výrazná zručnosť programátorov. LLM slúžia ako cenné nástroje v tomto procese.
LLM v kombinácii s technológiami ako Langchain a Picecone uľahčujú dopytovanie proprietárnych údajov – úloha, ktorá si zvyčajne vyžaduje zručnosti v oblasti štruktúrovania údajov, indexovania, dizajnu API a interakcie LLM, čo sú zručnosti, ktoré sa často vyskytujú u dátových vedcov a programátorov.
Nakoniec, ladenie a ladenie modelu sú prvoradé, vzhľadom na to, že LLM môžu produkovať chybný alebo neobjektívny výstup. Tento proces si vyžaduje hlboké pochopenie vnútorného fungovania modelu, identifikácie problémov a kreatívneho riešenia problémov, čo sú zručnosti bežne dostupné u skúsených dátových vedcov a programátorov.
„Technická zložitosť, jemnosť a hĺbka pochopenia potrebná na efektívne využitie týchto nástrojov zostáva pre širokú verejnosť prekážkou. Zdá sa, že prinajmenšom nateraz sú LLM pripravené stať sa ďalším mocným nástrojom v arzenáli vedci údajov a programátorov, a nie ich náhradu,“
napísal Hoeberigs.
Napriek tomu AI uľahčuje programovanie ľuďom, ktorí nie sú technicky zdatní. napr. GPT-4 integrovaný schopnosti spúšťania kódu do svojho systému, čo predstavuje potenciálne transformačný vývoj. Inovácia má potenciál preklenúť priepasť pre neprogramátorov, čo im umožní zapojiť sa do vývoja bez potreby technických kódovacích zručností. Okrem toho model generuje spustiteľný kód, čím eliminuje potrebu manuálneho kódovania a uľahčuje implementáciu bez námahy. Na zlepšenie celkového výkonu modelu sú však potrebné ďalšie zlepšenia v porozumení údajov, najmä pri zefektívnení spracovania údajov na generovanie kódu a vykresľovanie grafov.
Prečítajte si viac:
- 10 najlepších pracovných miest v oblasti umelej inteligencie
- 8 vecí, ktoré by ste mali vedieť o veľkých jazykových modeloch
- Microsoft predstavuje výzvu Learn AI Skills Challenge, ktorá účastníkom vybaví expertízu AI na požiadanie
Vylúčenie zodpovednosti
V súlade s Pokyny k projektu Trust, uvedomte si, že informácie uvedené na tejto stránke nie sú zamýšľané a nemali by byť interpretované ako právne, daňové, investičné, finančné alebo iné formy poradenstva. Je dôležité investovať len toľko, koľko si môžete dovoliť stratiť a v prípade akýchkoľvek pochybností vyhľadať nezávislé finančné poradenstvo. Ak chcete získať ďalšie informácie, odporúčame vám pozrieť si zmluvné podmienky, ako aj stránky pomoci a podpory poskytnuté vydavateľom alebo inzerentom. MetaversePost sa zaviazala poskytovať presné a nezaujaté správy, ale podmienky na trhu sa môžu zmeniť bez upozornenia.
O autorovi
Agne je novinárka, ktorá pokrýva najnovšie trendy a vývoj v oblasti metaverse, AI a Web3 priemyslu pre Metaverse Post. Jej vášeň pre rozprávanie ju priviedla k mnohým rozhovorom s odborníkmi v týchto oblastiach, pričom sa vždy snažila odhaliť vzrušujúce a pútavé príbehy. Agne má bakalársky titul v odbore literatúra a má rozsiahle skúsenosti s písaním o širokej škále tém vrátane cestovania, umenia a kultúry. Dobrovoľne pracovala aj ako redaktorka organizácie za práva zvierat, kde pomáhala zvyšovať povedomie o otázkach dobrých životných podmienok zvierat. Kontaktujte ju [chránené e-mailom].
Ďalšie články
Agne je novinárka, ktorá pokrýva najnovšie trendy a vývoj v oblasti metaverse, AI a Web3 priemyslu pre Metaverse Post. Jej vášeň pre rozprávanie ju priviedla k mnohým rozhovorom s odborníkmi v týchto oblastiach, pričom sa vždy snažila odhaliť vzrušujúce a pútavé príbehy. Agne má bakalársky titul v odbore literatúra a má rozsiahle skúsenosti s písaním o širokej škále tém vrátane cestovania, umenia a kultúry. Dobrovoľne pracovala aj ako redaktorka organizácie za práva zvierat, kde pomáhala zvyšovať povedomie o otázkach dobrých životných podmienok zvierat. Kontaktujte ju [chránené e-mailom].
