Արագ Ընթերցում
- Արհեստական բանականության կոդավորման գործիքները հիմնված են մեծ լեզվաբանական մոդելների վրա, բայց չունեն կոդի իրական ըմբռնում։
- Հաճախ հանդիպող սխալները ներառում են սխալ տրամաբանություն, բացակայող կոդային բլոկներ կամ գոյություն չունեցող ֆունկցիաներ։
- GPT-4-ը կոդավորման առաջադրանքներում ունի 85.7% ճշգրտություն, ինչը մեծ առաջընթաց է։
- Սխալները նվազեցնելու ռազմավարություններն ընդգրկում են մանրամասն հրահանգներ, հաճախակի թեստավորում և ձեռքով վերանայում։
- Արհեստական բանականության գործիքները օժանդակ են, ոչ թե փոխարինող, ուստի պահանջում են մարդկային վերահսկողություն։
Ինչպես են աշխատում ԱԲ կոդավորման գործիքները
ԱԲ կոդավորման գործիքները, ինչպիսիք են GitHub Copilot-ը և Tabnine-ը, հիմնված են մեծ լեզվաբանական մոդելների վրա, որոնք ուսումնասիրված են միլիարդավոր կոդային տողերով։ Այս գործիքները կանխատեսում են հաջորդ կոդային հատվածը՝ հիմնվելով իրենց ուսումնասիրված տվյալների վրա։ Սակայն, ինչպես նշում է Hostinger Horizons-ի ղեկավար Դայնիուս Կավոլյունասը, «Այս մոդելները իրականում չեն հասկանում կոդը։ Դրանք պարզապես գնահատում են հնարավոր ավարտումները, ինչը կարող է հանգեցնել սխալ տրամաբանության կամ բացակայող կոդային բլոկների»։
ԱԲ-ի ստեղծած կոդի հաճախ հանդիպող սխալները
ԱԲ-ի ստեղծած կոդը ենթակա է մի շարք սխալների։ Vanderbilt համալսարանի ուսումնասիրության համաձայն, դրանք ներառում են՝
- Բացակայող կամ սխալ կոդային բլոկներ
- Սխալ տրամաբանություն
- Գոյություն չունեցող ֆունկցիաներ կամ գրադարաններ
Այս խնդիրները ծագում են, քանի որ ԱԲ մոդելները հաճախ չունեն ամբողջական համատեքստ և հիմնվում են հավանական կանխատեսումների վրա՝ ոչ թե ըմբռնման։ Այս երևույթը, որը կոչվում է «հալյուցինացիա», ընդգծում է ԱԲ գործիքների սահմանափակումները։
ԱԲ-ի ճշգրտության բարելավում
Չնայած այս սահմանափակումներին, ԱԲ կոդավորման գործիքները բարելավվում են։ GPT-4-ը, օրինակ, առաջին փորձից ճիշտ կոդ է գրում մոտ 85.7%-ի ճշգրտությամբ, ինչը մեծ առաջընթաց է։ Ճշգրտության բարձրացման ջանքերը ներառում են՝
- Ավելի ապահով և ճշգրիտ տվյալների հավաքածուների վրա ուսուցանում
- Կոդի գեներացման ընթացքում ավտոմատացված թեստավորման ներդրում
- Ավելի խելացի ֆիլտրերի մշակումը՝ սխալները հայտնաբերելու համար
Սակայն, ինչպես նշում է Կավոլյունասը, «ԱԲ-ի բարելավումը գործընթաց է, ոչ թե մեկանգամյա խնդիր»։
Սխալների հաղթահարման խորհուրդներ
Սխալները նվազեցնելու համար ծրագրավորողները կարող են կիրառել մի քանի ռազմավարություններ՝
- Մանրամասն լինել: Գրել հստակ, մանրամասն հրահանգներ՝ օրինակներով և սահմանափակումներով։
- Հաճախ թեստավորել: Հաճախակի թեստավորումը թույլ է տալիս հայտնաբերել սխալները մինչև տեղակայումը։
- Ձեռքով վերանայել: Միշտ վերանայել ԱԲ-ի գեներացրած կոդը, հատկապես կարևոր ֆունկցիաների դեպքում։
- Վերահրահանգել: Եթե սխալները շարունակվում են, խնդրել ԱԲ-ին պարզեցնել կամ վերաշարադրել կոդը։
Մարդկային վերահսկողության դերը
ԱԲ կոդավորման գործիքները հզոր օժանդակողներ են, բայց ոչ փոխարինողներ։ Դրանք գերազանցում են կրկնվող խնդիրների ավտոմատացման և աշխատանքային հոսքերի արագացման մեջ, բայց պահանջում են մարդկային վերահսկողություն բարդ խնդիրների լուծման և կարևոր որոշումների կայացման համար։ Քանի որ ԱԲ-ն շարունակում է զարգանալ, նրա դերը ծրագրավորման մեջ, հավանաբար, կուղղվի մարդկային կարողությունների բարելավմանը՝ այլ ոչ թե փոխարինմանը։
ԱԲ կոդավորման գործիքները մեծ առաջընթաց են ծրագրավորման ոլորտում, բայց դրանց սահմանափակումները ընդգծում են մարդկային վերահսկողության և քննադատական մտածողության անհրաժեշտությունը։ Այս գործիքների ուժեղ և թույլ կողմերը հասկանալով՝ ծրագրավորողները կարող են դրանք արդյունավետ օգտագործել՝ նվազեցնելով ռիսկերը։
Աղբյուր՝ Startupsmagazine, Medium, Deloitte, Medium