Valdkond, kus tehisintellekt tegutseb, on hiljutise Aideri analüüsi kohaselt kogenud märkimisväärset tagasilööki. Aider on ettevõte, mis on spetsialiseerunud tehisintellektiga varustatud programmeerimistööriistadele. Nende aruanne näitab muret uue GPT-4 Turbo mudeli programmeerimisoskuste vähenemise pärast, mis on varustatud Vision funktsiooniga, kui seda hinnatakse eelkäijate suhtes.
Tundub, et innovatsioonilubadus, mida Visioni võimekuste integreerimine endas peab, on teinud mudeli võimele programmeerida ootamatu pöörde. Mitmete programmeerimismeetmete seeria, mis on mõeldud spetsiaalselt mudeli pädevuse testimiseks, GPT-4 Turbo koos Visioniga jäi maha ja ei vastanud päris nendele standarditele, mille eelkäijad GPT-4 seeria olid seadnud.
Numbrid joonistavad karmi pildi: 133 Pythoni harjutusest Exercismi veebilehelt saavutas Visioni mudel vaid 62% edukuse määra, mis jääb kaugele alla teiste GPT-4 variatsioonide 63-66% edukuse määrast. See näitab, et kuigi tehnoloogia areneb, ei pruugi visuaalsete ja programmeerimisfunktsioonide segu olla veel täiuslikult harmoneeritud.
Märkused mudeli kalduvuse kohta, mida tehnilisemad inimesed võiksid nimetada “laisa programmeerimisena”, on tehtud. See harjumus oluliste koodilõikude vahele jätmisel ja kommentaaride jätmine direktiividega on tekitanud küsimusi ja muresid mudeli rakendatavuse kohta reaalmaailma programmeerimisülesannetes.
Hoolimata sellest viperusest, jätkab Aider GPT-4 Turbo toetamist Visioniga, kuigi ta soovitab GPT-4-1106-Proovimudelit usaldusväärsemate programmeerimisvajaduste jaoks. See uudis meenutab, et isegi valdkonnas, kus kiire areng on tavaline, pole iga samm edasi ilma väljakutseteta.
Praegused turusuundumused tehisintellektiga abistatud programmeerimises
Tehisintellektiga abistatud koodigeneraatorid muutuvad üha laialdasemaks, kuna tehnoloogiaettevõtted püüavad efektiivsust suurendada ja tarkvara arendamiseks kuluvat aega vähendada. GitHub Copiloti sarnastel platvormidel toimub turul suundumus kasutada masinõppe mudeleid koodi soovitamiseks, optimeerimiseks ja isegi kirjutamiseks. Lisaks keskendutakse tehisintellekti tööriistade integreerimisele integreeritud arenduskeskkondadesse (IDE), et maksimeerida arendajate tootlikkust.
Prognoosid:
Oodata on tehisintellekti integreerimise laienemist koodimises. Vaatamata tagasilöökidele, on oodata, et tööriistad nagu GPT-4 Turbo koos Visioniga arenevad, muutuvad täpsemaks ja usaldusväärsemaks. Pidev õppetsüklid ja laienevad andmekogumid parandavad nende pädevust. Tehisintellektiga abistatud programmeerimise turu prognoositakse kasvavat, kus üha rohkem arendajaid kasutab neid tööriistu erinevate koodiprotsessi aspektide jaoks.
Peamised väljakutsed ja vaidlused:
Üks oluline väljakutse, millega tehisintellekti koodigeneraatorid seisavad, on tagada koodi kvaliteet ja turvalisus. On muresid seoses sellega, et genereeritud kood võib tuua endaga kaasa haavatavusi või olla andmetel põhineva tehisintellekti koolituse poolest kallutatud. Lisaks käib tarkvaraarendajate kogukonnas jätkuv arutelu tehisintellekti mõju üle tööhõivele ja inimarendajate tulevase rolli üle.
Teema jaoks olulised küsimused:
1. Mis on GPT-4 Turbo koos Visioniga halva esitluse tagajärjed võrreldes varasemate mudelitega?
2. Kuidas arenevad tehisintellektiga abistatud programmeerimise tööriistad, et paremini hakkama saada keerukate programmeerimisvajadustega?
3. Milliseid meetmeid saab võtta koodi kvaliteedi ja turvalisuse parandamiseks tehisintellekti genereeritud koodis?
GPT-4 Turbo koos Visioni eelised:
– Mitmemoodiline õppimine: Võime visuaalseid andmeid töödelda koos tekstipõhise programmeerimisega võib viia uuenduslike rakenduste kasutamiseni arenduses.
– Potentsiaal laiemateks rakendusteks: Visioni integreerimine võiks suurendada mudeli kasutust UI arenduses või analüüsis.
GPT-4 Turbo koos Visioni puudused:
– Koodi kvaliteedi vähenemine: Nagu mõõdikud näitavad, võivad praegused mudelid toota madalama kvaliteediga koodi võrreldes nende eelkäijatega.
– Efektiivsusmured: Visioni võimekuste lisamine tundub olevat pidurdanud mudeli programmeerimise efektiivsust.
Inimestele, kes on huvitatud suurepärastest arengutest ja suundumustest tehisintellektitehnoloogias, sealhulgas siin käsiteldud AI-st koodigeneratsioonis, võiksid külastada juhtivaid valdkonna ettevõtete ametlikke veebilehti. Tutvuge tööstuse liidrite peamiste valdkondlike domeenidega, et jääda kursis:
– OpenAI
– DeepMind
– NVIDIA AI
Kokkuvõttes, kuigi GPT-4 Turbo Visioniga esindab sammu mitmemodaalsete AI rakenduste suunas, rõhutab selle koodikvaliteedi vähenemine vastutustundliku uuendamise keerukust tehisintellekti valdkonnas. AI abil programmeerimise turu eeldatav kasv seab arendajad vajaduse ette jääda valvsaks nende valitud tarkvaraarendusvajadustele.
The source of the article is from the blog girabetim.com.br