Papalitan ba ng mga Malaking Modelo ng Wika ang mga Human Programmer?
Sa madaling sabi
Malaking Modelo ng Wika (Mga LLM) katulad GPT-4 ay nagdala ng makabuluhang mga pagsulong sa pagbuo ng code, pangunahin dahil sa kanilang kahusayan sa pag-unawa sa mga programming language.
Si Bindu Reddy, CEO ng Abacus.ai, ay hinuhulaan ang isang paglipat sa loob ng susunod na 3 hanggang 5 taon, kung saan ang mga LLM ay maaaring magkaroon ng isang kilalang papel sa programming.
Gayunpaman, ang ibang mga eksperto ay nangangatuwiran na ang mga LLM ay nagbibigay ng kapangyarihan sa mga programmer, na ginagawa silang mas mahusay, ngunit ang nuanced na kadalubhasaan at mga kakayahan sa paglutas ng problema ng mga tao ay nananatiling kailangang-kailangan sa umuusbong na landscape ng AI at programming.
Habang lalong nangingibabaw ang malalaking modelo ng wika (LLMs) sa larangan ng pagbuo ng code, lumilitaw ang mga tanong tungkol sa kanilang potensyal na palitan ang mga programmer ng tao. Ang mga LLM ay mahusay sa pag-unawa sa mga programming language tulad ng Python at Java, salamat sa likas na istraktura ng code at nabawasan ang kalabuan kumpara sa wika ng tao.
Ang sagot sa kung ang mga LLM ay papalit sa mga programmer ay isang kumplikado, na nakasalalay sa mga salik tulad ng konteksto, pagkamalikhain, at ang mga umuusbong na kakayahan ng mga AI system na ito. Si Bindu Reddy, CEO ng Abacus.ai, ay hinuhulaan na ang Large Language Models (LLMs) ay papalit sa mga programmer ng tao sa loob ng susunod na 3 hanggang 5 taon.
Binago ng mga LLM ang pagbuo ng code, na nagpapakita ng kanilang husay sa pag-unawa sa mga programming language tulad ng Python at Java. Ang pangingibabaw na ito ay nagmumula sa katotohanan na ang code ay puno ng mga paulit-ulit na pattern, na nagbibigay ng sapat na data ng pagsasanay para sa mga LLM at ang kanilang likas na kakayahang maunawaan ang konteksto. Hindi tulad ng wika ng tao, ang code ay sumusunod sa mga partikular na paradigm ng disenyo, mga structured na panuntunan, at minimal na kalabuan, na ginagawang mas madali para sa mga LLM na bumuo ng syntactically correct na code.
Bukod dito, ipinaliwanag ni Reddy na ang mga programming language ay may limitadong mga bokabularyo, na hindi nangangailangan ng patuloy na neologism at mga diksyunaryo. Bagama't mahusay ang mga LLM sa pag-unawa sa konteksto, ang code ay nangangailangan ng mas kaunting pag-unawa sa konteksto kumpara sa kumplikadong nilalamang teksto. Halimbawa, ang isang algorithm ng pag-uuri ay nangangailangan ng kaunting impormasyon sa konteksto, hindi tulad ng masalimuot na mga salaysay sa teksto.
Ang likas na lohika, functionality, at pinababang pagkamalikhain ng Code ay higit na nagpapasimple sa pagbuo ng tumpak na code, na may karagdagang bentahe ng madaling pagpapatunay sa pamamagitan ng pagpapatupad at pagsusuri ng error.
"Ang lahat ng ito ay nangangahulugan na ang mga LLM ay kickass sa pagbuo ng code. Nangangahulugan ba ito na malapit na nilang palitan ang mga programmer? Ang maikling sagot ay HINDI sa susunod na 1-3 taon at OO lampas sa 3-5 taon,”
Sabi ni Reddy.
Sa hinaharap, habang patuloy na umuunlad ang mga LLM, maaari silang maging mas matalino, na nagbibigay-daan sa pag-chain ng maraming AI bot upang harapin ang mas mahahalagang gawain. Sa kalaunan, ang papel ng isang programmer sa pagsasalin ng mga mock-up at product requirement documents (PRDs) sa mga gumaganang system ay maaaring mabawasan, na nagpapahiwatig ng potensyal na pagbabago sa landscape ng software development, sabi ni Reddy.
Iba't ibang Opinyon: Ang mga LLM ay Nagpapalakas, Hindi Pinapalitan ang mga Programmer
Linda Hoeberigs, Pinuno ng AI sa i-Genie.ai, Nagtalo na habang nag-aalok ang mga LLM ng napakalaking potensyal, nakahanda silang dagdagan, sa halip na palitan, ang kadalubhasaan ng mga may background sa programming.
Ipinapangatuwiran niya na ang mga nakahihigit na diskarte sa pag-udyok ay umunlad, na nangangailangan ng malalim na pag-unawa sa mga prinsipyo ng LLM. Ang mga pamamaraan tulad ng chain of thought, graph prompting, at react prompting ay nagpapahusay sa kalidad ng output at pag-unawa sa konteksto, ngunit ang kanilang epektibong paggamit ay nangangailangan ng kadalubhasaan na karaniwang makikita sa mga data scientist at AI programmer.
Bukod dito, ang paggamit ng mga API para sa kahusayan, na nag-aalok ng mas mataas na throughput at pagsasama ng daloy ng trabaho, ay nagiging mas naa-access sa mga may kaalaman sa programming. Ang mga kumpanyang gumagamit ng mga API ay nakaranas ng kapansin-pansing paglago sa market capitalization, na nagbibigay-diin sa kanilang kahalagahan.
Ang pangatlong punto ni Hoeberigs ay ang kumplikadong disenyo ng lohika ay nananatiling isang lugar kung saan ang mga programmer ng tao ay nangunguna. Habang ang mga LLM ay maaaring makabuo text na parang tao, ang paggawa ng masalimuot, maaasahan, at functional na code ay isang natatanging kakayahan na taglay ng mga programmer. Ang mga LLM ay nagsisilbing mahalagang kasangkapan sa prosesong ito.
Ang mga LLM, kapag isinama sa mga teknolohiya tulad ng Langchain at Picecone, ay pinapadali ang pag-query ng pagmamay-ari na data—isang gawain na karaniwang nangangailangan ng mga kasanayan sa pag-istruktura ng data, pag-index, disenyo ng API, at pakikipag-ugnayan ng LLM, mga kasanayang kadalasang makikita sa mga data scientist at programmer.
Panghuli, ang pag-debug at pag-tune ng modelo ay pinakamahalaga, dahil ang mga LLM ay makakapagdulot ng mali o bias na output. Ang prosesong ito ay nangangailangan ng malalim na pag-unawa sa mga panloob na gawain ng modelo, pagkilala sa problema, at malikhaing paglutas ng problema, mga kasanayang karaniwang makikita sa mga karanasang siyentipiko at programmer ng data.
"Ang teknikal na pagiging kumplikado, subtlety, at lalim ng pag-unawa na kailangan upang magamit ang mga tool na ito nang epektibo ay nananatiling isang hadlang para sa pangkalahatang publiko. Tila, sa ngayon, ang mga LLM ay nakahanda na maging isa pang makapangyarihang kasangkapan sa arsenal ng data scientist at mga programmer, sa halip na kanilang kapalit,"
Sumulat si Hoeberigs.
Gayunpaman, ginagawang mas madali ng AI para sa mga di-tech-savvy na magprograma. Halimbawa, GPT-4 Isinama mga kakayahan sa pagpapatupad ng code sa system nito, na nagmamarka ng potensyal na pagbabagong pag-unlad. Ang pagbabago ay may potensyal na tulay ang agwat para sa mga hindi programmer, na nagpapahintulot sa kanila na makisali sa pag-unlad nang hindi nangangailangan ng mga teknikal na kasanayan sa coding. Bukod pa rito, ang modelo ay bumubuo ng executable code, na inaalis ang pangangailangan para sa manual coding at pinapadali ang walang hirap na pagpapatupad. Gayunpaman, kailangan ng karagdagang mga pagpapabuti sa pag-unawa sa data upang mapahusay ang pangkalahatang pagganap ng modelo, lalo na sa pag-streamline ng pagproseso ng data para sa pagbuo ng code at pag-plot ng graph.
Magbasa nang higit pa:
- 10 Pinakamahusay na Mga Trabaho sa Artipisyal na Katalinuhan
- 8 Bagay na Dapat Mong Malaman Tungkol sa Malalaking Modelo ng Wika
- Inilabas ng Microsoft ang Hamon sa Learn AI Skills para Masangkapan ang Mga Kalahok ng In-Demand na Dalubhasa sa AI
Pagtanggi sa pananagutan
Sa linya na may Mga alituntunin ng Trust Project, pakitandaan na ang impormasyong ibinigay sa pahinang ito ay hindi nilayon at hindi dapat bigyang-kahulugan bilang legal, buwis, pamumuhunan, pananalapi, o anumang iba pang paraan ng payo. Mahalagang mamuhunan lamang kung ano ang maaari mong mawala at humingi ng independiyenteng payo sa pananalapi kung mayroon kang anumang mga pagdududa. Para sa karagdagang impormasyon, iminumungkahi naming sumangguni sa mga tuntunin at kundisyon pati na rin sa mga pahina ng tulong at suporta na ibinigay ng nagbigay o advertiser. MetaversePost ay nakatuon sa tumpak, walang pinapanigan na pag-uulat, ngunit ang mga kondisyon ng merkado ay maaaring magbago nang walang abiso.
Tungkol sa Ang May-akda
Si Agne ay isang mamamahayag na sumasaklaw sa pinakabagong mga uso at pag-unlad sa metaverse, AI, at Web3 mga industriya para sa Metaverse Post. Ang kanyang hilig sa pagkukuwento ay nagbunsod sa kanya na magsagawa ng maraming panayam sa mga eksperto sa mga larangang ito, na laging naghahangad na tumuklas ng mga kapana-panabik at nakakaakit na mga kuwento. Si Agne ay mayroong Bachelor's degree sa panitikan at may malawak na background sa pagsulat tungkol sa malawak na hanay ng mga paksa kabilang ang paglalakbay, sining, at kultura. Nagboluntaryo din siya bilang isang editor para sa organisasyon ng mga karapatang panghayop, kung saan tumulong siya na itaas ang kamalayan tungkol sa mga isyu sa kapakanan ng hayop. Makipag-ugnayan sa kanya sa [protektado ng email].
Mas marami pang artikulo
Si Agne ay isang mamamahayag na sumasaklaw sa pinakabagong mga uso at pag-unlad sa metaverse, AI, at Web3 mga industriya para sa Metaverse Post. Ang kanyang hilig sa pagkukuwento ay nagbunsod sa kanya na magsagawa ng maraming panayam sa mga eksperto sa mga larangang ito, na laging naghahangad na tumuklas ng mga kapana-panabik at nakakaakit na mga kuwento. Si Agne ay mayroong Bachelor's degree sa panitikan at may malawak na background sa pagsulat tungkol sa malawak na hanay ng mga paksa kabilang ang paglalakbay, sining, at kultura. Nagboluntaryo din siya bilang isang editor para sa organisasyon ng mga karapatang panghayop, kung saan tumulong siya na itaas ang kamalayan tungkol sa mga isyu sa kapakanan ng hayop. Makipag-ugnayan sa kanya sa [protektado ng email].
