ในโลกของการเขียนโปรแกรม มีภาษาโปรแกรมไม่กี่ภาษาที่ขึ้นชื่อในเรื่องความกระชับได้เหมือนกับ q/kdb+ ที่รู้จักกันดีในความสามารถในการแสดงผังการทำงานที่ซับซ้อนด้วยอักขระเพียงไม่กี่ตัว ภาษา Array Programming นี้เป็นที่นิยมมานานในวงการ High-Frequency Trading และการวิเคราะห์ข้อมูล แต่ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์พยายามปฏิวัติการสร้างโค้ด นักพัฒนากำลังค้นพบว่า Large Language Models (LLMs) เผชิญกับความท้าทายอย่างมีนัยสำคัญเมื่อต้องทำงานกับความกระชับขั้นสูงของ q/kdb+ ชุมชนกำลังเผชิญกับคำถามพื้นฐาน: พวกเขาควรปรับเปลี่ยนสไตล์การเขียนโค้ดเพื่อรับความช่วยเหลือจาก AI หรือควรคาดหวังให้ AI ปรับตัวให้เข้ากับแนวทางปฏิบัติที่มีอยู่ของพวกเขา
การแลกเปลี่ยนของความกระชับ: ประสิทธิภาพเทียบกับความสามารถในการอ่านได้
การอภิปรายเกี่ยวกับความกระชับของ q/kdb+ เผยให้เห็นถึงความตึงเครียดที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นระหว่างความเข้าใจของมนุษย์และเครื่องจักร ในขณะที่นักพัฒนาที่มีประสบการณ์ชื่นชมในความกระชับของ q/kdb+ ที่ช่วยให้อัลกอริธึมทั้งหมดสามารถแสดงผลบนหน้าจอเดียวได้ ลักษณะเฉพาะเดียวกันนี้ก็สร้างอุปสรรคอย่างมากให้กับระบบ AI การสนทนาของชุมชนเน้นย้ำว่า LLMs มีปัญหากับ q/kdb+ ไม่เพียงเพราะไวยากรณ์ที่ผิดไปจากปกติ แต่เป็นเพราะการบีบอัดความหมายอย่างสุดขีดลงในโทเค็นจำนวนน้อย ทำให้โมเดลแยกวิเคราะห์และสร้างโค้ดที่แม่นยำได้ยาก ความท้าทายนี้ทวีความรุนแรงขึ้นจากข้อมูลการฝึกสาธารณะที่มีจำกัดสำหรับภาษาเฉพาะทาง เมื่อเทียบกับตัวเลือกกระแสหลักเช่น Python หรือ JavaScript
ผู้แสดงความคิดเห็นท่านหนึ่งได้สรุปสาระสำคัญของความท้าทายไว้ดังนี้: LLMs ไม่เข้าใจไวยากรณ์ของ q (หรือภาษาโปรแกรมอื่นใด) LLMs ไม่เข้าใจความหมายของ q (หรือภาษาโปรแกรมอื่นใด)
ผลกระทบด้านประสิทธิภาพของสไตล์การเขียนโค้ดที่แตกต่างกันได้ปรากฏชัดขึ้นเมื่อสมาชิกในชุมชนเปรียบเทียบสองแนวทางในการสร้างเมทริกซ์เอกลักษณ์ ในขณะที่วิธีการที่เข้าใจได้ง่ายทางคณิตศาสตร์โดยใช้การเปรียบเทียบ ((!x)=/:!x) อาจจะง่ายกว่าสำหรับมนุษย์และ AI ในการทำความเข้าใจ แต่แนวทางดั้งเดิมของ q ((2#x)#1,x#0) กลับแสดงให้เห็นว่ามีความเร็วอย่างมีนัยสำคัญในการทดสอบมาตรฐาน สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่าความกระชับของภาษามักมีจุดประสงค์ด้านประสิทธิภาพเชิงปฏิบัติ นอกเหนือจากความสวยงามเพียงอย่างเดียว
การเปรียบเทียบประสิทธิภาพ: การสร้าง Identity Matrix ใน q/kdb+
- วิธีแบบดั้งเดิม:
(2x)1,x0- ประมวลผลเร็วกว่า (599ms สำหรับ x=1000) - วิธีแบบเข้าใจง่าย:
(!x)=/:!x- ประมวลผลช้ากว่า (871ms สำหรับ x=1000) - ความแตกต่างด้านประสิทธิภาพแสดงให้เห็นว่าความกระชับของโค้ดมักมีประโยชน์ในทางปฏิบัติมากกว่าแค่เรื่องความสวยงาม
อุปสรรคทางเทคนิค: การแบ่งส่วนโทเค็นและข้อจำกัดของข้อมูลการฝึก
เหนือจากการอภิปรายเชิงปรัชญาเกี่ยวกับสไตล์โค้ดแล้ว ข้อจำกัดทางเทคนิคยังสร้างอุปสรรคอย่างร้ายแรงสำหรับการบูรณาการ LLM กับ q/kdb+ ตัวแบ่งส่วนโทเค็นที่ใช้ในโมเดลภาษาขนาดใหญ่ส่วนใหญ่ ซึ่งถูกปรับให้เหมาะสมสำหรับภาษาโปรแกรมทั่วไป กลับมีปัญหาในการแบ่งส่วนไวยากรณ์ที่หนาแน่นของ q/kdb+ ได้อย่างถูกต้อง อักขระแต่ละตัวมักมีความหมายสำคัญ และการแบ่งส่วนโทเค็นที่ผิดพลาดสามารถเปลี่ยนแปลงการทำงานของโปรแกรมได้โดยสิ้นเชิง ปัญหานี้รุนแรงเป็นพิเศษสำหรับภาษา Array ที่สัญลักษณ์เดี่ยวแสดงถึงการดำเนินการที่ซับซ้อน
ความขาดแคลนของข้อมูลการฝึกเป็นอีกความท้าทายหลัก ไม่เหมือนกับ Python หรือ JavaScript ที่มีโค้ดสาธารณะหลายพันล้านบรรทัด โค้ด q/kdb+ ส่วนใหญ่เป็นกรรมสิทธิ์และถูกปกป้องอย่างใกล้ชิด โดยเฉพาะในโดเมนหลักอย่างเทคโนโลยีการเงิน ความขาดแคลนข้อมูลนี้หมายความว่า LLMs มีตัวอย่างให้น้อยลงเพื่อเรียนรู้ ส่งผลให้ประสิทธิภาพต่ำลง สมาชิกชุมชนบางท่านที่ทดลองใช้ LLMs สำหรับ q/kdb+ รายงานว่าโมเดลไม่สามารถเชื่อมโยงชิ้นส่วนโค้ดง่ายๆ เข้าด้วยกันได้ ซึ่งเน้นย้ำถึงข้อจำกัดในปัจจุบัน
ความท้าทายสำคัญสำหรับ LLMs กับ q/kdb+
- ปัญหาการแบ่งโทเค็นเนื่องจากไวยากรณ์ที่กระชับ
- ข้อมูลการฝึกอบรมที่จำกัดเนื่องจากลักษณะที่เป็นกรรมสิทธิ์
- ความยากลำบากในการทำความเข้าใจความหมายของการเขียนโปรแกรมแบบอาร์เรย์
- ค่า perplexity ต่อโทเค็นที่สูงในการแสดงโค้ดแบบบีบอัด
ความแตกแยกในชุมชน: การปรับตัว เทียบกับ ประเพณี
การอภิปรายเผยให้เห็นถึงความแตกแยกที่ชัดเจนภายในชุมชน q/kdb+ เกี่ยวกับวิธีการรับมือกับการปฏิวัติ LLM นักพัฒนาบางส่วนโต้แย้งเพื่อการปรับตัวในทางปฏิบัติ โดยแนะนำว่าการปรับเปลี่ยนสไตล์การเขียนโค้ดเพียงเล็กน้อยสามารถปรับปรุงความสามารถในการช่วยเหลือของ AI ได้อย่างมาก พวกเขาเห็นคุณค่าในการใช้ LLMs เป็นเครื่องมือเพิ่มผลผลิตและยินดีที่จะปรับเปลี่ยนแนวทางปฏิบัติของตนเพื่อใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้ให้มากที่สุด กลุ่มนี้มองว่า LLMs เป็นเพียงอีกเครื่องมือหนึ่งที่ต้องทำความเข้าใจจุดแข็งและข้อจำกัดของมัน คล้ายกับการเรียนรู้ที่จะใช้เครื่องยิงตะปูแทนค้อนแบบดั้งเดิม
ในอีกด้านหนึ่ง ผู้ยึดถือประเพณียืนยันว่าความกระชับของ q/kdb+ เป็นพื้นฐานของอัตลักษณ์และประโยชน์ใช้สอยของมัน พวกเขาโต้แย้งว่าการขอให้นักพัฒนาเขียนโค้ดที่ละเอียดยาวเหยียดมากขึ้นเป็นการขัดกับจุดประสงค์ของการใช้ภาษานี้ตั้งแต่แรก สำหรับผู้ปฏิบัติงานเหล่านี้ ทางออกไม่ใช่การเปลี่ยนวิธีการเขียนโค้ด แต่เป็นเครื่องมือ AI ที่ต้องปรับปรุงความเข้าใจในรูปแบบและสำนวนดั้งเดิมของ q/kdb+ มุมมองนี้มองว่าความหนาแน่นของภาษาเป็นคุณลักษณะ ไม่ใช่ข้อบกพร่อง — การเลือกการออกแบบที่เปิดโอกาสให้เข้าใจอัลกอริธึมที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็ว เมื่อผ่านเส้นโค้งการเรียนรู้เบื้องต้นไปแล้ว
มุมมองของชุมชนเกี่ยวกับการผสานรวม LLM
- กลุ่มนักปฏิบัติ: ยินดีที่จะปรับเปลี่ยนรูปแบบการเขียนโค้ดเพื่อให้ได้รับความช่วยเหลือจาก AI ที่ดีขึ้น
- กลุ่มอนุรักษ์นิยม: เชื่อว่า LLM ควรปรับตัวให้เข้ากับรูปแบบ q/kdb+ ที่มีอยู่แล้ว
- กลุ่มนวัตกร: กำลังสำรวจแนวทางแบบผสมผสานและเครื่องมือเฉพาะทาง
มองไปข้างหน้า: โซลูชันเฉพาะทางและแนวทางแบบไฮบริด
แม้จะมีความท้าทายในปัจจุบัน ชุมชนกำลังสำรวจโซลูชันใหม่ๆ เพื่อเชื่อมช่องว่างระหว่างความกระชับของ q/kdb+ และความสามารถของ AI บางคนแนะนำให้ใช้ตัวแทนระดับกลาง เช่น Parse Trees ซึ่งอาจจะเข้าถึงได้ง่ายกว่าสำหรับ LLMs ในขณะที่ยังคงคอมไพล์เป็นโค้ด q/kdb+ ที่มีประสิทธิภาพได้ แนวทางนี้จะช่วยให้นักพัฒนาสามารถทำงานกับ AI โดยใช้ตัวแทนที่แสดงออกได้มากขึ้น ในขณะที่ยังคงรักษาผลประโยชน์ด้านประสิทธิภาพของผลลัพธ์ที่ถูกคอมไพล์ไว้
บางคนชี้ให้เห็นถึงความสำเร็จของเครื่องมือ AI เฉพาะโดเมนในระบบนิเวศการเขียนโปรแกรมอื่นๆ เป็นแบบจำลองสำหรับสิ่งที่อาจเป็นไปได้กับ q/kdb+ เช่นเดียวกับที่ผู้ช่วย AI เฉพาะทางได้เกิดขึ้นสำหรับภาษาเช่น SQL และ MATLAB ชุมชนอาจได้รับประโยชน์จาก LLMs ที่ได้รับการฝึกฝนและปรับให้เหมาะสมโดยเฉพาะสำหรับกระบวนทัศน์การเขียนโปรแกรมแบบ Array โมเดลเฉพาะทางเหล่านี้สามารถเข้าใจรูปแบบเฉพาะและโอกาสในการเพิ่มประสิทธิภาพที่เป็นลักษณะเฉพาะของการพัฒนา q/kdb+ ได้ดีขึ้น
วิวัฒนาการของความสัมพันธ์ระหว่าง AI และภาษาโปรแกรมเฉพาะทางนี้มีแนวโน้มที่จะกำหนดไม่เพียงแค่ว่านักพัฒนาเขียนโค้ดอย่างไร แต่ยังรวมถึงภาษาต่างๆ ใดจะยังคงมีความเกี่ยวข้องในอนาคตที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI ดังที่สมาชิกชุมชนท่านหนึ่งระบุไว้ ทางเลือกในท้ายที่สุดอาจลงเอยที่การใช้เครื่องมือตามวิธีการทำงานของมัน ไม่ใช่ตามที่คุณคิดว่ามันควรจะทำงาน — หลักการที่ใช้ได้เท่าเทียมกันกับทั้งภาษาโปรแกรมที่เราใช้และระบบ AI ที่ช่วยเราในการทำงานกับพวกมัน
การสนทนาที่กำลังดำเนินอยู่ชี้ให้เห็นว่าทั้งแนวคิดดั้งเดิมล้วนๆ และการปรับตัวโดยสมบูรณ์จะไม่มีฝ่ายใดชนะ แต่กลับกัน แนวทางที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดอาจเกี่ยวข้องกับการพัฒนาเครื่องมือและเทคนิคใหม่ๆ ที่เคารพปรัชญาการออกแบบของ q/kdb+ ในขณะที่ทำให้ภาษาเข้าถึงได้ง่ายขึ้นสำหรับระบบ AI ซึ่งอาจรวมถึงกลยุทธ์การแบ่งส่วนโทเค็นที่ดีขึ้น การปรับแต่งเฉพาะโดเมน และเวิร์กโฟลว์แบบไฮบริดที่ใช้ประโยชน์จาก AI สำหรับการนำไปใช้เบื้องต้น ในขณะที่พึ่งพาความเชี่ยวชาญของมนุษย์สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพและการตรวจสอบ
อ้างอิง: Don’t Force Your LLM to Write Terse Code: An Argument from Information Theory for q/kdb+ Developers