Các mô hình ngôn ngữ lớn sẽ thay thế các lập trình viên con người?
Tóm lại
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) giống GPT-4 đã mang lại những tiến bộ đáng kể cho việc tạo mã, chủ yếu nhờ vào khả năng hiểu ngôn ngữ lập trình thành thạo của họ.
Bindu Reddy, Giám đốc điều hành của Abacus.ai, dự đoán một sự chuyển đổi trong vòng 3 đến 5 năm tới, nơi LLM có thể đảm nhận vai trò nổi bật trong lĩnh vực lập trình.
Tuy nhiên, các chuyên gia khác cho rằng LLM trao quyền cho các lập trình viên, giúp họ làm việc hiệu quả hơn, nhưng chuyên môn đa dạng và khả năng giải quyết vấn đề của con người vẫn không thể thiếu trong bối cảnh phát triển của AI và lập trình.
Khi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) ngày càng chiếm ưu thế trong lĩnh vực tạo mã, các câu hỏi đặt ra về tiềm năng của chúng trong việc thay thế các lập trình viên con người. LLM vượt trội trong việc hiểu các ngôn ngữ lập trình như Python và Java, nhờ cấu trúc vốn có của mã và giảm sự mơ hồ so với ngôn ngữ của con người.
Câu trả lời cho việc liệu LLM có thay thế lập trình viên hay không là một câu hỏi phức tạp, phụ thuộc vào các yếu tố như bối cảnh, tính sáng tạo và khả năng phát triển của các hệ thống AI này. Bindu Reddy, Giám đốc điều hành của Abacus.ai, dự đoán rằng Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sẽ tiếp quản các lập trình viên con người trong vòng 3 đến 5 năm tới.
LLM đã cách mạng hóa việc tạo mã, thể hiện khả năng hiểu các ngôn ngữ lập trình như Python và Java. Sự thống trị này bắt nguồn từ thực tế là mã có rất nhiều mẫu có thể lặp lại, cung cấp dữ liệu đào tạo phong phú cho LLM và khả năng nắm bắt ngữ cảnh bẩm sinh của chúng. Không giống như ngôn ngữ của con người, mã tuân thủ các mô hình thiết kế cụ thể, các quy tắc có cấu trúc và sự mơ hồ tối thiểu, giúp LLM dễ dàng tạo mã đúng về mặt cú pháp hơn.
Hơn nữa, Reddy giải thích rằng các ngôn ngữ lập trình có vốn từ vựng hạn chế, không cần đến từ điển và từ điển liên tục. Trong khi LLM vượt trội về khả năng hiểu ngữ cảnh, thì mã lại đòi hỏi ít hiểu biết theo ngữ cảnh hơn nhiều so với nội dung văn bản phức tạp. Ví dụ: thuật toán sắp xếp yêu cầu thông tin theo ngữ cảnh tối thiểu, không giống như các câu chuyện bằng văn bản phức tạp.
Logic, chức năng vốn có và khả năng sáng tạo giảm đi của mã giúp đơn giản hóa hơn nữa việc tạo mã chính xác, với lợi thế bổ sung là xác thực dễ dàng thông qua thực thi và phân tích lỗi.
“Tất cả điều này có nghĩa là LLM sẽ phát huy tác dụng trong việc tạo mã. Điều này có nghĩa là họ sẽ sớm thay thế các lập trình viên? Câu trả lời ngắn gọn là KHÔNG trong 1-3 năm tới và CÓ sau 3-5 năm nữa.”
Reddy nói.
Nhìn về phía trước, khi LLM tiếp tục phát triển, chúng có thể trở nên thông minh hơn, cho phép kết nối nhiều bot AI để giải quyết các nhiệm vụ quan trọng hơn. Cuối cùng, vai trò của lập trình viên trong việc dịch các mô hình và tài liệu yêu cầu sản phẩm (PRD) sang các hệ thống hoạt động có thể giảm đi, báo trước một sự thay đổi tiềm năng trong bối cảnh phát triển phần mềm, Reddy lập luận.
Ý kiến khác nhau: LLM đang trao quyền, không thay thế lập trình viên
Linda Hoeberigs, Trưởng bộ phận AI tại i-Genie.ai, lập luận rằng mặc dù LLM mang lại tiềm năng to lớn nhưng chúng sẵn sàng tăng cường, thay vì thay thế, chuyên môn của những người có nền tảng lập trình.
Cô lập luận rằng các kỹ thuật nhắc nhở ưu việt đã phát triển, đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về các nguyên tắc LLM. Các kỹ thuật như chuỗi suy nghĩ, nhắc nhở biểu đồ và nhắc nhở phản ứng nâng cao chất lượng đầu ra và khả năng hiểu ngữ cảnh, nhưng việc sử dụng hiệu quả chúng đòi hỏi chuyên môn thường thấy ở các nhà khoa học dữ liệu và lập trình viên AI.
Hơn nữa, việc khai thác các API để đạt hiệu quả, mang lại thông lượng cao hơn và tích hợp quy trình công việc, trở nên dễ tiếp cận hơn đối với những người có kiến thức lập trình. Các công ty áp dụng API đã có sự tăng trưởng đáng chú ý về vốn hóa thị trường, điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của chúng.
Quan điểm thứ ba của Hoeberigs là thiết kế logic phức tạp vẫn là lĩnh vực mà các lập trình viên con người vượt trội. Trong khi LLM có thể tạo ra văn bản giống con người, việc tạo mã phức tạp, đáng tin cậy và có chức năng là một kỹ năng riêng biệt mà các lập trình viên sở hữu. LLM đóng vai trò là công cụ có giá trị trong quá trình này.
LLM, khi kết hợp với các công nghệ như Langchain và Picecone, sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho việc truy vấn dữ liệu độc quyền — một nhiệm vụ thường đòi hỏi các kỹ năng về cấu trúc dữ liệu, lập chỉ mục, thiết kế API và tương tác LLM, những kỹ năng thường thấy ở các nhà khoa học và lập trình viên dữ liệu.
Cuối cùng, việc gỡ lỗi và điều chỉnh mô hình là điều tối quan trọng, vì LLM có thể tạo ra đầu ra sai lệch hoặc sai lệch. Quá trình này đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về hoạt động bên trong của mô hình, xác định vấn đề và giải quyết vấn đề một cách sáng tạo, những kỹ năng thường thấy ở các nhà khoa học và lập trình viên dữ liệu có kinh nghiệm.
“Sự phức tạp về mặt kỹ thuật, sự tinh tế và hiểu biết sâu sắc cần thiết để tận dụng những công cụ này một cách hiệu quả vẫn là rào cản đối với công chúng. Có vẻ như, ít nhất ở thời điểm hiện tại, LLM đã sẵn sàng trở thành một công cụ mạnh mẽ khác trong kho vũ khí của nhà khoa học dữ liệu và các lập trình viên, thay vì người thay thế họ,”
Hoeberigs đã viết.
Tuy nhiên, AI giúp những người không am hiểu về công nghệ lập trình dễ dàng hơn. Ví dụ, GPT-4 tích hợp khả năng thực thi mã vào hệ thống của nó, đánh dấu một sự phát triển có khả năng biến đổi. Sự đổi mới này có khả năng thu hẹp khoảng cách đối với những người không phải là lập trình viên, cho phép họ tham gia vào quá trình phát triển mà không yêu cầu kỹ năng viết mã kỹ thuật. Ngoài ra, mô hình còn tạo mã thực thi, loại bỏ nhu cầu mã hóa thủ công và tạo điều kiện triển khai dễ dàng. Tuy nhiên, cần có những cải tiến hơn nữa về hiểu biết dữ liệu để nâng cao hiệu suất tổng thể của mô hình, đặc biệt là hợp lý hóa việc xử lý dữ liệu để tạo mã và vẽ biểu đồ.
Tìm hiểu thêm:
- 10 công việc trí tuệ nhân tạo tốt nhất
- 8 điều bạn nên biết về các mô hình ngôn ngữ lớn
- Microsoft công bố Thử thách học kỹ năng AI để trang bị cho người tham gia kiến thức chuyên môn về AI theo yêu cầu
Từ chối trách nhiệm
Phù hợp với Hướng dẫn của Dự án Tin cậy, xin lưu ý rằng thông tin được cung cấp trên trang này không nhằm mục đích và không được hiểu là tư vấn pháp lý, thuế, đầu tư, tài chính hoặc bất kỳ hình thức tư vấn nào khác. Điều quan trọng là chỉ đầu tư những gì bạn có thể đủ khả năng để mất và tìm kiếm lời khuyên tài chính độc lập nếu bạn có bất kỳ nghi ngờ nào. Để biết thêm thông tin, chúng tôi khuyên bạn nên tham khảo các điều khoản và điều kiện cũng như các trang trợ giúp và hỗ trợ do nhà phát hành hoặc nhà quảng cáo cung cấp. MetaversePost cam kết báo cáo chính xác, không thiên vị nhưng điều kiện thị trường có thể thay đổi mà không cần thông báo trước.
Giới thiệu về Tác giả
Agne là một nhà báo đưa tin về các xu hướng và sự phát triển mới nhất trong metaverse, AI và Web3 các ngành công nghiệp cho Metaverse Post. Niềm đam mê kể chuyện đã khiến cô thực hiện nhiều cuộc phỏng vấn với các chuyên gia trong các lĩnh vực này, luôn tìm cách khám phá những câu chuyện thú vị và hấp dẫn. Agne có bằng Cử nhân văn học và có kiến thức sâu rộng về viết về nhiều chủ đề bao gồm du lịch, nghệ thuật và văn hóa. Cô cũng tình nguyện làm biên tập viên cho tổ chức bảo vệ quyền động vật, nơi cô giúp nâng cao nhận thức về các vấn đề phúc lợi động vật. Liên hệ với cô ấy trên [email được bảo vệ].
Xem thêm bài viết
Agne là một nhà báo đưa tin về các xu hướng và sự phát triển mới nhất trong metaverse, AI và Web3 các ngành công nghiệp cho Metaverse Post. Niềm đam mê kể chuyện đã khiến cô thực hiện nhiều cuộc phỏng vấn với các chuyên gia trong các lĩnh vực này, luôn tìm cách khám phá những câu chuyện thú vị và hấp dẫn. Agne có bằng Cử nhân văn học và có kiến thức sâu rộng về viết về nhiều chủ đề bao gồm du lịch, nghệ thuật và văn hóa. Cô cũng tình nguyện làm biên tập viên cho tổ chức bảo vệ quyền động vật, nơi cô giúp nâng cao nhận thức về các vấn đề phúc lợi động vật. Liên hệ với cô ấy trên [email được bảo vệ].
