Dakwaan terbaru Martin Fowler bahawa Model Bahasa Besar mewakili peralihan asas dalam abstraksi pengaturcaraan telah mencetuskan perdebatan sengit dalam kalangan pembangun. Walaupun Fowler membandingkan kesan LLM dengan peralihan daripada bahasa himpunan kepada bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi, komuniti masih terpecah belah mengenai sama ada ini mewakili abstraksi tulen atau sekadar automasi termaju.
Perbandingan Evolusi Bahasa Pengaturcaraan:
- Assembly kepada Bahasa Peringkat Tinggi: Memperkenalkan penyata, syarat bersyarat, lelaran, pemboleh ubah bernama
- Batasan Awal: Fortran IV tidak mempunyai klausa ELSE, memerlukan konvensyen penamaan pemboleh ubah yang khusus
- Penambahbaikan Moden: Struktur blok, pengaturcaraan berfungsi, tetapi model komunikasi asas yang sama
- Perbezaan LLM: Memperkenalkan abstraksi tidak deterministik bersama antara muka peringkat tinggi
Kontroversi Determinisme
Salah satu perkara paling kontroversial dalam perbincangan ini tertumpu pada sifat tidak deterministik LLM yang dianggap. Ramai pembangun berpendapat bahawa pencirian ini mengelirukan, dengan menunjukkan bahawa LLM boleh beroperasi secara deterministik apabila dikonfigurasikan dengan betul. Dengan menetapkan parameter suhu kepada sifar dan menggunakan benih penjana nombor rawak tetap, pembangun boleh mencapai output yang konsisten merentasi pelbagai larian. Realiti teknikal ini mencabar premis utama Fowler bahawa pengaturcaraan dengan LLM memerlukan penerimaan determinisme asas yang tidak menentu.
Perdebatan ini melangkaui spesifikasi teknikal kepada persoalan falsafah tentang apa yang membentuk pembangunan perisian yang boleh dipercayai. Sesetengah pembangun menyatakan kebimbangan tentang meninggalkan tingkah laku deterministik untuk faedah yang tidak pasti, manakala yang lain berpendapat bahawa ketidakdeterministikan tidak semestinya bermasalah apabila ia melayani tujuan khusus seperti meningkatkan ketepatan atau prestasi.
Konfigurasi Determinisme LLM:
- Tetapan suhu: 0 untuk output deterministik
- Benih RNG tetap: Diperlukan untuk hasil yang konsisten
- Versi model: Mesti ditetapkan (contohnya, gemma3n:e4b digest: 15cb39fd9394)
- Hasil yang sama boleh dicapai merentasi peranti dan konfigurasi GPU yang berbeza
Had Pengaturcaraan Bahasa Semula Jadi
Komuniti telah membangkitkan kebimbangan ketara tentang penggunaan bahasa semula jadi sebagai antara muka pengaturcaraan, dengan ramai merujuk kepada kritikan klasik Edsger Dijkstra tentang pengaturcaraan bahasa semula jadi dari beberapa dekad yang lalu. Isu teras kekal tidak berubah: bahasa semula jadi tidak mempunyai ketepatan yang diperlukan untuk pembangunan perisian yang boleh dipercayai. Tidak seperti bahasa pengaturcaraan formal di mana setiap istilah mempunyai makna yang khusus dan tidak samar-samar, bahasa semula jadi bergantung pada konteks dan tafsiran.
Apa yang terlepas oleh ramai orang dan diserlahkan dalam artikel adalah seperti berikut: bahawa tidak ada cara untuk menjadi 'tepat' dengan bahasa semula jadi. 'Definisi operasi' ketepatan melibatkan formalisme.
Had ini menjadi sangat jelas dalam persekitaran pasukan di mana miskomunikasi sudah biasa berlaku dalam kalangan pakar yang membincangkan perubahan perisian. Ramai pembangun melaporkan bahawa bahasa berstruktur kekal sebagai cara paling berkesan untuk mengelakkan salah faham dan memastikan pelaksanaan yang tepat.
Abstraksi Berbanding Automasi
Perselisihan asas telah muncul tentang sama ada LLM mewakili abstraksi sebenar atau automasi canggih. Pengkritik berpendapat bahawa abstraksi tulen memerlukan semantik yang jelas dan butiran pelaksanaan yang tepat, yang LLM pada masa ini tidak miliki. Mereka berpendapat bahawa apa yang orang dapati menarik tentang LLM adalah terutamanya aspek automasi dan bukannya sebarang bentuk abstraksi baharu.
Perbezaan ini penting kerana abstraksi pengaturcaraan tradisional dibina antara satu sama lain dengan cara yang boleh diramal, membolehkan pembangun mencipta sistem perisian yang boleh dipercayai. LLM, sebaliknya, beroperasi lebih seperti enjin carian yang menjana respons berdasarkan corak data latihan, tanpa semestinya memahami konsep asas atau mengekalkan konsistensi merentasi pertanyaan yang serupa.
Implikasi Masa Depan untuk Pembangunan Perisian
Walaupun terdapat kritikan, sesetengah pembangun melihat potensi dalam LLM untuk pembangunan perisian, terutamanya jika teknologi berkembang melampaui penjanaan teks mudah. Cadangan termasuk melatih model pada proses kompilasi kod, jejak pelaksanaan, dan spesifikasi formal untuk mencipta sistem yang memahami bukan sahaja rupa kod, tetapi apa yang sebenarnya dilakukannya.
Perbincangan juga menyentuh sama ada LLM harus menjana kod peringkat tinggi atau melompat terus kepada penjanaan bytecode. Kebanyakan pembangun memilih mengekalkan kod yang boleh dibaca manusia untuk tujuan semakan dan nyahpepijat, walaupun ada yang membayangkan masa depan di mana bahasa semula jadi secara langsung menghasilkan program yang boleh dilaksanakan.
Perdebatan ini akhirnya mencerminkan persoalan yang lebih luas tentang masa depan pengaturcaraan dan sama ada kemudahan antara muka bahasa semula jadi membenarkan pertukaran dalam ketepatan dan kebolehpercayaan yang secara tradisinya mentakrifkan pembangunan perisian.
Rujukan: LLMs bring new nature of abstraction