Katta tilli modellar inson dasturchilarining o'rnini bosa oladimi?
Qisqacha
Katta til modellari (LLMlar) kabi GPT-4 birinchi navbatda dasturlash tillarini tushunish malakalari tufayli kod ishlab chiqarishda sezilarli yutuqlarga erishdilar.
Bindu Reddi, Abacus.ai bosh direktori, keyingi 3-5 yil ichida LLMlar dasturlashda muhim rol o'ynashi mumkin bo'lgan o'tishni bashorat qilmoqda.
Biroq, boshqa ekspertlarning ta'kidlashicha, LLMlar dasturchilarni yanada samaraliroq qiladi, ammo odamlarning nozik tajribasi va muammolarni hal qilish qobiliyatlari AI va dasturlashning rivojlanayotgan landshaftida ajralmas bo'lib qolmoqda.
Katta til modellari (LLM) kod ishlab chiqarish sohasida tobora ko'proq hukmronlik qilganligi sababli, ularning inson dasturchilari o'rnini bosish potentsiali haqida savollar tug'iladi. LLMlar Python va Java kabi dasturlash tillarini tushunishda mukammaldir, bu kodning o'ziga xos tuzilishi va inson tili bilan solishtirganda noaniqlikning kamayishi tufayli.
LLMlar dasturchilarni almashtiradimi yoki yo'qmi degan savolga javob murakkab bo'lib, kontekst, ijodkorlik va ushbu AI tizimlarining rivojlanayotgan imkoniyatlari kabi omillarga bog'liq. Bindu Reddi, Abacus.ai bosh direktori, yaqin 3-5 yil ichida Katta til modellari (LLM) inson dasturchilaridan o'tishini taxmin qilmoqda.
LLMlar Python va Java kabi dasturlash tillarini tushunishda o'zlarining qobiliyatlarini namoyish qilib, kod ishlab chiqarishda inqilob qildilar. Ushbu ustunlik kodning takrorlanadigan naqshlar bilan to'ldirilganligidan kelib chiqadi, bu LLMlar uchun ko'plab o'quv ma'lumotlarini va ularning kontekstni tushunish qobiliyatini ta'minlaydi. Inson tilidan farqli o'laroq, kod maxsus dizayn paradigmalariga, tuzilgan qoidalarga va minimal noaniqlikka amal qiladi, bu LLMlarga sintaktik jihatdan to'g'ri kod yaratishni osonlashtiradi.
Bundan tashqari, Reddi dasturlash tillari doimiy neologizmlar va lug'atlarga bo'lgan ehtiyojni ayamasdan, cheklangan lug'atga ega ekanligini tushuntirdi. LLMlar kontekstni tushunishda ustun bo'lsa-da, kod murakkab matn tarkibiga qaraganda kamroq kontekstual tushunishni talab qiladi. Misol uchun, saralash algoritmi murakkab matnli hikoyalardan farqli o'laroq, minimal kontekstli ma'lumotni talab qiladi.
Kodning o'ziga xos mantig'i, funksionalligi va kreativligining kamayishi aniq kodni yaratishni yanada soddalashtiradi, qo'shimcha afzalliklarni bajarish va xatolarni tahlil qilish orqali oson tekshirish.
"Bularning barchasi LLMlar kod ishlab chiqarishda harakat qilishini anglatadi. Bu ular tez orada dasturchilarni almashtiradi deganimi? Qisqa javob keyingi 1-3 yil ichida YO'Q, 3-5 yildan keyin esa "HA".
- dedi Reddi.
Oldinga nazar tashlaydigan bo'lsak, LLMlar rivojlanishda davom etar ekan, ular aqlliroq bo'lib, bir nechta AI botlarini bog'lash orqali muhimroq vazifalarni hal qilish imkonini beradi. Oxir-oqibat, maketlarni va mahsulot talablari hujjatlarini (PRD) ishlaydigan tizimlarga tarjima qilishda dasturchining roli kamayishi mumkin, bu esa dasturiy ta'minotni ishlab chiqish landshaftidagi potentsial o'zgarishlarni ko'rsatishi mumkin, deydi Reddi.
Turli xil fikr: LLMlar dasturchilarning o'rnini bosmaydi, kuch beradi
Linda Xyoberigs, i-Genie.ai AI rahbari, deb ta'kidladi LLMlar ulkan potentsialni taklif qilsa-da, ular dasturlash tajribasiga ega bo'lganlarning tajribasini almashtirish o'rniga, oshirishga tayyor.
Uning ta'kidlashicha, LLM tamoyillarini chuqur tushunishni talab qiladigan yuqori darajadagi taklif qilish usullari rivojlangan. Fikrlash zanjiri, grafikni taklif qilish va reaksiyaga undash kabi usullar chiqish sifati va kontekstni tushunishni yaxshilaydi, ammo ulardan samarali foydalanish odatda ma'lumotlar olimlari va AI dasturchilarida topiladigan tajribani talab qiladi.
Bundan tashqari, yuqori o'tkazuvchanlik va ish oqimi integratsiyasini taklif qiluvchi samaradorlik uchun API-lardan foydalanish dasturlash bilimiga ega bo'lganlar uchun qulayroq bo'ladi. API-larni qabul qiladigan firmalar bozor kapitallashuvida sezilarli o'sishni boshdan kechirdilar va ularning ahamiyatini ta'kidladilar.
Xyoberigsning uchinchi fikri shundaki, murakkab mantiqiy dizayn inson dasturchilari ustun bo'lgan soha bo'lib qolmoqda. LLMlar yaratishi mumkin insonga o'xshash matn, murakkab, ishonchli va funktsional kodni yaratish dasturchilarning o'ziga xos mahoratidir. LLMlar bu jarayonda qimmatli vosita bo'lib xizmat qiladi.
LLMlar, Langchain va Picecone kabi texnologiyalar bilan birlashganda, xususiy ma'lumotlarni so'rashni osonlashtiradi - bu odatda ma'lumotlarni tizimlashtirish, indekslash, API dizayni va LLM o'zaro ta'siri bo'yicha ko'nikmalarni talab qiladi, ko'pincha ma'lumotlar olimlari va dasturchilarda mavjud bo'lgan ko'nikmalar.
Nihoyat, nosozliklarni tuzatish va modelni sozlash juda muhim, chunki LLMlar noto'g'ri yoki noto'g'ri natijalar berishi mumkin. Bu jarayon modelning ichki ishini chuqur tushunishni, muammolarni aniqlashni va muammolarni ijodiy hal etishni, odatda tajribali ma'lumotlar olimi va dasturchilarda mavjud bo'lgan ko'nikmalarni talab qiladi.
"Ushbu vositalardan samarali foydalanish uchun zarur bo'lgan texnik murakkablik, noziklik va tushunish chuqurligi keng jamoatchilik uchun to'siq bo'lib qolmoqda. Aftidan, hozircha, LLMlar arsenaldagi yana bir kuchli vosita bo'lishga tayyor. ma'lumotlar olimlari va dasturchilar, ularni almashtirishdan ko'ra "
Xeberigs yozgan.
Shunga qaramay, sun'iy intellekt texnologiyani yaxshi bilmaydigan odamlarga dasturlashni osonlashtiradi. Masalan; misol uchun, GPT-4 Integratsiyalashgan uning tizimiga kodni bajarish imkoniyatlari, bu potentsial o'zgaruvchan rivojlanishni ko'rsatadi. Yangilik dasturchi bo'lmaganlar uchun bo'shliqni bartaraf etish imkoniyatiga ega bo'lib, ularga texnik kodlash ko'nikmalarini talab qilmasdan ishlanmalar bilan shug'ullanish imkonini beradi. Bundan tashqari, model bajariladigan kodni ishlab chiqaradi, bu qo'lda kodlash zaruratini yo'q qiladi va oson amalga oshirishni osonlashtiradi. Biroq, modelning umumiy ish faoliyatini yaxshilash uchun ma'lumotlarni tushunishda qo'shimcha takomillashtirish, xususan, kod yaratish va grafiklarni tuzish uchun ma'lumotlarni qayta ishlashni soddalashtirish kerak.
Ko'proq o'qing:
- Sun'iy intellekt bo'yicha 10 ta eng yaxshi ish
- Katta til modellari haqida bilishingiz kerak bo'lgan 8 ta narsa
- Microsoft ishtirokchilarni talabga ega sun'iy intellekt tajribasi bilan jihozlash uchun AI ko'nikmalarini o'rganish bo'yicha tanlovni e'lon qildi
Masʼuliyatdan voz kechish
Bunga javoban Ishonch loyihasi bo'yicha ko'rsatmalar, iltimos, ushbu sahifada taqdim etilgan ma'lumotlar yuridik, soliq, investitsiya, moliyaviy yoki boshqa har qanday maslahat shakli sifatida talqin qilinmasligi va talqin qilinmasligini unutmang. Faqat yo'qotishingiz mumkin bo'lgan narsaga investitsiya qilish va agar shubhangiz bo'lsa, mustaqil moliyaviy maslahat olish muhimdir. Qo'shimcha ma'lumot olish uchun biz shartlar va emitent yoki reklama beruvchi tomonidan taqdim etilgan yordam va qo'llab-quvvatlash sahifalariga murojaat qilishni tavsiya qilamiz. MetaversePost to'g'ri, xolis hisobot berish majburiyatini oladi, lekin bozor sharoitlari ogohlantirilmasdan o'zgarishi mumkin.
Muallif haqida
Agne - bu metaverse, AI va eng so'nggi tendentsiyalari va ishlanmalarini yorituvchi jurnalist Web3 uchun sanoatlar Metaverse Post. Uning hikoya qilishga bo'lgan ishtiyoqi uni har doim hayajonli va qiziqarli voqealarni ochishga intilib, ushbu sohadagi mutaxassislar bilan ko'plab intervyular o'tkazishga undadi. Agne adabiyot bo'yicha bakalavr darajasiga ega va sayohat, san'at va madaniyat kabi keng ko'lamli mavzular haqida yozishda keng ma'lumotga ega. U, shuningdek, hayvonlar huquqlarini himoya qilish tashkilotining muharriri sifatida ko'ngilli bo'lib, u erda hayvonlar farovonligi muammolari haqida xabardorlikni oshirishga yordam berdi. U bilan bog'laning [elektron pochta bilan himoyalangan].
Boshqa maqolalar
Agne - bu metaverse, AI va eng so'nggi tendentsiyalari va ishlanmalarini yorituvchi jurnalist Web3 uchun sanoatlar Metaverse Post. Uning hikoya qilishga bo'lgan ishtiyoqi uni har doim hayajonli va qiziqarli voqealarni ochishga intilib, ushbu sohadagi mutaxassislar bilan ko'plab intervyular o'tkazishga undadi. Agne adabiyot bo'yicha bakalavr darajasiga ega va sayohat, san'at va madaniyat kabi keng ko'lamli mavzular haqida yozishda keng ma'lumotga ega. U, shuningdek, hayvonlar huquqlarini himoya qilish tashkilotining muharriri sifatida ko'ngilli bo'lib, u erda hayvonlar farovonligi muammolari haqida xabardorlikni oshirishga yordam berdi. U bilan bog'laning [elektron pochta bilan himoyalangan].
