การเพิ่มขึ้นของ Large Language Models ( LLMs ) ได้สร้างความท้าทายที่ไม่คาดคิดสำหรับผู้สร้างภาษาโปรแกรมมิ่ง แม้ว่าระบบ AI เหล่านี้สามารถสร้างโค้ดจากคำสั่งภาษาธรรมชาติได้ แต่กลับทำให้ภาษาโปรแกรมมิ่งใหม่ๆ ยากขึ้นในการได้รับการยอมรับโดยไม่ได้ตั้งใจ
กับดักข้อมูลการฝึก
นักพัฒนาที่ทำงานกับภาษาโปรแกรมมิ่งใหม่กำลังค้นพบปัญหาพื้นฐาน: LLMs ทำงานได้ดีที่สุดกับภาษาที่มีข้อมูลการฝึกที่กว้างขวางออนไลน์ สิ่งนี้สร้างวงจรที่เสริมตัวเองที่ภาษาที่มีอยู่แล้วอย่าง Python และ JavaScript กลายเป็นที่ครอบงำมากขึ้น ในขณะที่ภาษาใหม่ๆ ต่อสู้เพื่อหาจุดยืนของตนเอง
ปัญหานี้เป็นที่ชัดเจนเป็นพิเศษเมื่อพยายามใช้ LLMs กับภาษาที่พัฒนาอย่างรวดเร็วอย่าง Zig เนื่องจากภาษาเหล่านี้เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว AI มักจะสร้างโค้ดที่ล้าสมัยซึ่งอิงจากเวอร์ชันเก่าที่พบในข้อมูลการฝึก สำหรับภาษาเฉพาะทางมากขึ้นอย่าง Faust ผลลัพธ์อาจจะผิดหวังเนื่องจากตัวอย่างที่จำกัดในชุดข้อมูลการฝึก
ความท้าทายของข้อมูลการฝึก LLM สำหรับภาษาใหม่:
- Zig : สร้างโค้ดที่ล้าสมัยเนื่องจากภาษามีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว
- Faust : ผลลัพธ์ไม่ดีเนื่องจากมีตัวอย่างการฝึกที่จำกัด
- React : โค้ดไม่สม่ำเสมอที่ผสมผสานแนวคิดและแนวปฏิบัติที่แตกต่างกัน
- แนวทางแก้ไขด้วย Fine-tuning : ต้องการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และความเชี่ยวชาญทางเทคนิค
การปรับแต่งเป็นทางออกที่เป็นไปได้
นักพัฒนาบางคนกำลังสำรวจการปรับแต่งเป็นทางออก โดยการฝึกโมเดลที่มีอยู่กับภาษาโปรแกรมมิ่งเฉพาะ เป็นไปได้ที่จะปรับปรุงประสิทธิภาพได้อย่างมีนัยสำคัญ ความสำเร็จล่าสุดกับโมเดลอย่าง Goedel-Prover-V2-32B ซึ่งได้รับการปรับแต่งสำหรับการพิสูจน์ Lean แสดงให้เห็นความหวังสำหรับแนวทางนี้
อย่างไรก็ตาม วิธีแก้ไขนี้ต้องการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และความเชี่ยวชาญทางเทคนิค ทำให้เป็นความท้าทายสำหรับโครงการภาษาขนาดเล็กในการนำไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพ
ตัวอย่างการ Fine-Tuning ที่ประสบความสำเร็จ:
- Goedel-Prover-V2-32B : พัฒนาจาก Qwen3-32B ที่ผ่านการ fine-tuning สำหรับการพิสูจน์ Lean
- การ fine-tuning Agda : ได้ผลลัพธ์ที่ประสบความสำเร็จแม้จะใช้ชุดข้อมูลขนาดเล็กและไม่เป็นระเบียบ
- ข้อกำหนด: ต้องใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่และหลากหลายเพื่อประสิทธิภาพที่เหมาะสม
ปัญหาคุณภาพเทียบกับปริมาณ
น่าสนใจที่การมีข้อมูลการฝึกมากขึ้นไม่ได้หมายความว่าจะได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นเสมอไป นักพัฒนาบางคนรายงานว่าเฟรมเวิร์กยอดนิยมอย่าง React สามารถนำไปสู่การสร้างโค้ดที่ไม่สม่ำเสมอ ผสมผสานสไตล์การเขียนโค้ดที่แตกต่างกันและแนวปฏิบัติที่ล้าสมัย สิ่งนี้ทำให้บางคนเลือกที่จะทำงานกับภาษาที่ไม่ค่อยได้รับความนิยมแต่สม่ำเสมอกว่า ซึ่งพวกเขาสามารถเสริมความช่วยเหลือจาก AI ด้วยความเชี่ยวชาญของตนเอง
นอกเหนือจากไวยากรณ์: ภาษาในฐานะเครื่องมือคิด
การอภิปรายขยายไปนอกเหนือจากการสร้างโค้ดเพียงอย่างเดียวไปสู่วัตถุประสงค์พื้นฐานของภาษาโปรแกรมมิ่ง เครื่องมือเหล่านี้ไม่ได้ใช้เพียงแค่เป็นวิธีการสื่อสารเท่านั้น แต่เป็นกรอบความคิดที่กำหนดรูปแบบการคิดของนักพัฒนาเกี่ยวกับปัญหา คำศัพท์ทางการแพทย์ช่วยให้แพทย์คิดเกี่ยวกับปัญหาสุขภาพ SQL ช่วยในความสัมพันธ์ของข้อมูล และภาษาเชิงฟังก์ชันส่งเสริมแนวทางการแก้ปัญหาที่สะอาดกว่า
หากเราสูญเสียเครื่องมือสำหรับความคิดที่แม่นยำ เราอาจสูญเสียความสามารถในการมีความคิดที่แม่นยำโดยสิ้นเชิง
ความขัดแย้งของนวัตกรรม
LLMs ได้รับการฝึกจากโซลูชันที่มีอยู่ ทำให้พวกมันมองย้อนกลับโดยธรรมชาติ สิ่งนี้ทำให้เกิดความกังวลว่าความก้าหน้าในการออกแบบภาษาโปรแกรมมิ่งอาจจะหยุดนิ่งหากนักพัฒนาพึ่งพาเครื่องมือ AI ที่สามารถรวมรูปแบบที่มีอยู่ใหม่ได้เท่านั้นมากเกินไป
ความท้าทายสำหรับผู้สร้างภาษาคือการหาวิธีในการสร้างนวัตกรรมในขณะที่ทำงานภายในระบบนิเวศที่ถูกครอบงำโดยระบบ AI ที่สนับสนุนแนวทางที่มีอยู่แล้วมากกว่าแนวทางที่เป็นการทดลอง
มองไปข้างหน้า
แม้จะมีความท้าทายเหล่านี้ นักพัฒนาหลายคนเชื่อว่ายังมีคุณค่าในการสร้างภาษาโปรแกรมมิ่งใหม่ กุญแจสำคัญอาจอยู่ที่การมุ่งเน้นไปที่โดเมนเฉพาะทางที่ความแม่นยำและการแสดงออกเฉพาะสำคัญมากกว่าความเข้ากันได้กว้างๆ กับเครื่องมือ AI ที่มีอยู่ ภาษาธรรมชาติแม้จะยืดหยุ่น แต่อาจไม่เคยเทียบเท่ากับความแม่นยำและการทำซ้ำได้ที่ภาษาโปรแกรมมิ่งเฉพาะทางสามารถให้ได้
อนาคตน่าจะมีความสมดุลระหว่างความช่วยเหลือจาก AI และนวัตกรรมของมนุษย์ ที่ภาษาใหม่ต้องพิสูจน์คุณค่าของตนไม่เพียงแต่ต่อนักพัฒนามนุษย์เท่านั้น แต่ยังรวมถึงระบบ AI ที่ช่วยเขียนโค้ดมากขึ้นเรื่อยๆ
อ้างอิง: Working on a Programming Language in the Age of LLMs