Чи замінять людину-програміста великі мовні моделі?
Коротко
Великі мовні моделі (LLM) подібно до GPT-4 досягли значних успіхів у створенні коду, перш за все завдяки своєму досвіду в розумінні мов програмування.
Бінду Редді, генеральний директор Abacus.ai, прогнозує перехід протягом наступних 3-5 років, коли магістри права можуть відіграти помітну роль у програмуванні.
Однак інші експерти стверджують, що LLM розширюють можливості програмістів, роблячи їх ефективнішими, але нюансований досвід і здатність людей вирішувати проблеми залишаються незамінними в еволюції ШІ та програмування.
Оскільки великі мовні моделі (LLM) все більше домінують у сфері генерації коду, виникають питання щодо їх потенціалу замінити людей-програмістів. LLM чудово розуміють мови програмування, такі як Python і Java, завдяки властивій структурі коду та меншій неоднозначності порівняно з людською мовою.
Відповідь на те, чи замінять LLM програмістів, є складною і залежить від таких факторів, як контекст, креативність і можливості розвитку цих систем ШІ. Бінду Редді, генеральний директор Abacus.ai, прогнозує, що великі мовні моделі (LLM) займуть місце програмістів протягом наступних 3-5 років.
LLM зробили революцію в генерації коду, продемонструвавши свою майстерність у розумінні мов програмування, таких як Python і Java. Це домінування пов’язане з тим фактом, що код рясніє повторюваними шаблонами, що забезпечує достатньо навчальних даних для магістра та їхньої вродженої здатності сприймати контекст. На відміну від людської мови, код дотримується певних парадигм проектування, структурованих правил і мінімальної неоднозначності, що полегшує LLM для створення синтаксично правильного коду.
Крім того, Редді пояснив, що мови програмування мають обмежений словниковий запас, тому не потрібні постійні неологізми та словники. Незважаючи на те, що LLM вирізняється розумінням контексту, код потребує набагато менше розуміння контексту порівняно зі складним текстовим вмістом. Наприклад, алгоритм сортування вимагає мінімальної контекстної інформації, на відміну від складних текстових оповідей.
Притаманна коду логіка, функціональність і обмежена креативність ще більше спрощують створення точного коду з додатковою перевагою легкої перевірки за допомогою виконання та аналізу помилок.
«Усе це означає, що магістерські програми вражають генерацією коду. Чи означає це, що скоро вони замінять програмістів? Коротка відповідь: НІ в найближчі 1-3 роки і ТАК через 3-5 років»,
— сказав Редді.
Заглядаючи вперед, у міру того, як LLM продовжують розвиватися, вони можуть стати розумнішими, дозволяючи об’єднувати кілька ботів ШІ для вирішення більш важливих завдань. Зрештою, роль програміста в перекладі макетів і документів вимог до продукту (PRD) у функціонуючі системи може зменшитися, провіщаючи потенційні зміни в ландшафті розробки програмного забезпечення, стверджує Редді.
Інша думка: LLM розширюють можливості, а не замінюють програмістів
Лінда Хеберігс, керівник відділу штучного інтелекту i-Genie.ai, сперечався що, хоча LLM пропонують величезний потенціал, вони готові розширити, а не замінити досвід тих, хто має досвід програмування.
Вона стверджує, що найкращі методи підказки еволюціонували, вимагаючи глибокого розуміння принципів LLM. Такі методи, як ланцюг думок, підказка на графіку та підказка реагування, покращують якість результату та розуміння контексту, але їх ефективне використання потребує досвіду, який зазвичай є у спеціалістів із обробки даних та програмістів ШІ.
Крім того, використання API для підвищення ефективності, які пропонують вищу пропускну здатність та інтеграцію робочого процесу, стає більш доступним для тих, хто має знання програмування. Фірми, які використовують API, відчули помітне зростання ринкової капіталізації, що підкреслює їх важливість.
Третій пункт Хеберігса полягає в тому, що складний логічний дизайн залишається областю, де люди-програмісти перевершують себе. У той час як LLM можуть генерувати людиноподібний текст, створення складного, надійного та функціонального коду є особливою навичкою, якою володіють програмісти. LLMs служать цінними інструментами в цьому процесі.
LLM у поєднанні з такими технологіями, як Langchain і Picecone, полегшують запити до приватних даних — завдання, яке зазвичай потребує навичок структурування даних, індексування, проектування API та взаємодії з LLM — навичок, які часто зустрічаються в дослідників даних і програмістів.
Нарешті, налагодження та налаштування моделі є першочерговими, враховуючи, що LLM можуть давати помилкові або упереджені результати. Цей процес потребує глибокого розуміння внутрішньої роботи моделі, ідентифікації проблем і творчого вирішення проблем — навичок, які зазвичай мають досвідчені спеціалісти з обробки даних і програмісти.
«Технічна складність, тонкість і глибина розуміння, необхідні для ефективного використання цих інструментів, залишаються перешкодою для широкої громадськості. Здається, принаймні на даний момент LLMs готові стати ще одним потужним інструментом в арсеналі дані вчених і програмістів, а не їх заміни»,
— написав Геберігс.
Тим не менш, штучний інтелект полегшує програмування людям, які не розбираються в техніці. Наприклад, GPT-4 інтегрований можливості виконання коду в свою систему, що означає потенційно трансформаційний розвиток. Інновація має потенціал для подолання розриву для непрограмістів, дозволяючи їм брати участь у розробці, не вимагаючи технічних навичок програмування. Крім того, модель генерує виконуваний код, усуваючи потребу в ручному кодуванні та полегшуючи впровадження. Однак необхідні подальші вдосконалення в розумінні даних, щоб підвищити загальну продуктивність моделі, зокрема в оптимізації обробки даних для генерації коду та побудови графіків.
Детальніше:
- 10 найкращих вакансій у сфері штучного інтелекту
- 8 речей, які ви повинні знати про великі мовні моделі
- Корпорація Майкрософт оприлюднює конкурс «Вивчіть навички штучного інтелекту», щоб надати учасникам затребуваний досвід штучного інтелекту
відмова
Відповідно до Правила проекту Trust, будь ласка, зверніть увагу, що інформація, надана на цій сторінці, не призначена і не повинна тлумачитися як юридична, податкова, інвестиційна, фінансова або будь-яка інша форма консультації. Важливо інвестувати лише те, що ви можете дозволити собі втратити, і звернутися за незалежною фінансовою порадою, якщо у вас виникнуть сумніви. Щоб отримати додаткову інформацію, ми пропонуємо звернутися до положень та умов, а також до сторінок довідки та підтримки, наданих емітентом або рекламодавцем. MetaversePost прагне до точного, неупередженого звітування, але ринкові умови можуть змінюватися без попередження.
про автора
Агне — журналістка, яка висвітлює останні тенденції та події в метавсесвіті, ШІ та Web3 промисловості для Metaverse Post. Її пристрасть до оповідання привела її до численних інтерв’ю з експертами в цих галузях, завжди прагнучи розкрити захоплюючі та привабливі історії. Агне має ступінь бакалавра літератури та має великий досвід написання текстів на різноманітні теми, включаючи подорожі, мистецтво та культуру. Вона також була волонтером редактора організації з прав тварин, де допомагала підвищувати обізнаність про проблеми добробуту тварин. Зв'яжіться з нею [захищено електронною поштою].
інші статті
Агне — журналістка, яка висвітлює останні тенденції та події в метавсесвіті, ШІ та Web3 промисловості для Metaverse Post. Її пристрасть до оповідання привела її до численних інтерв’ю з експертами в цих галузях, завжди прагнучи розкрити захоплюючі та привабливі історії. Агне має ступінь бакалавра літератури та має великий досвід написання текстів на різноманітні теми, включаючи подорожі, мистецтво та культуру. Вона також була волонтером редактора організації з прав тварин, де допомагала підвищувати обізнаність про проблеми добробуту тварин. Зв'яжіться з нею [захищено електронною поштою].
