“`html
Революция в коде, возможная благодаря искусственному интеллекту: объединение традиционного и нейросимволического программирования
Генеративные модели искусственного интеллекта, особенно большие языковые модели (LLM), стали широко применяться в различных отраслях, изменяя ландшафт разработки программного обеспечения. Предприятия и стартапы все чаще интегрируют LLM в свои рабочие процессы, и будущее программирования готовится к значительным изменениям.
Практические решения и ценность:
LLM обрабатывают текстовые входы и генерируют текстовые выходы, и в настоящее время основным методом программирования с этими моделями является инженерное задание. Однако этот подход сильно зависит от создания правильных входных запросов, что может быть сложным и утомительным. Для упрощения этой задачи появились несколько библиотек с открытым исходным кодом и исследовательских усилий, таких как LangChain, Guidance, LMQL и SGLang. Эти инструменты направлены на упрощение создания запросов и облегчение программирования с LLM, но все еще требуют от разработчиков ручного выбора типа запросов и информации для включения.
Сложность программирования с LLM в значительной степени обусловлена необходимостью большей абстракции при взаимодействии с этими моделями. Для решения этой проблемы предлагается новый подход, который предполагает рассмотрение LLM как средства нативного кода и предоставление поддержки синтаксиса на уровне языка программирования. Этот подход вводит новый тип “значения” для абстракции взаимодействия с LLM. “Значение” относится к семантической цели за символическими данными (строками), используемыми в качестве входов и выходов LLM. Важно, чтобы языковое окружение автоматизировало процесс перевода обычных конструкций кода и значений, называемых трансформациями типа значения (MTT), для уменьшения сложности разработчика.
Введение новых абстракций и языковых функций представляет собой значительный вклад в программную парадигму, позволяя более эффективно и удерживаемо интегрировать LLM в традиционное символическое программирование. Это развитие обещает преобразить будущее программирования, делая его более доступным и менее громоздким для разработчиков, работающих с генеративными моделями искусственного интеллекта.
Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с статьей.
“`
