Kebangkitan Model Bahasa Besar ( LLMs ) telah mewujudkan cabaran yang tidak dijangka bagi pencipta bahasa pengaturcaraan. Walaupun sistem AI ini boleh menjana kod daripada arahan bahasa semula jadi, ia secara tidak sengaja menyukarkan bahasa pengaturcaraan baharu untuk mendapat penerimaan.
Perangkap Data Latihan
Pembangun yang bekerja pada bahasa pengaturcaraan baharu sedang menemui masalah asas: LLMs berfungsi dengan terbaik menggunakan bahasa yang mempunyai data latihan yang luas dalam talian. Ini mewujudkan kitaran yang mengukuhkan diri sendiri di mana bahasa yang telah mantap seperti Python dan JavaScript menjadi lebih dominan, manakala bahasa yang lebih baharu bergelut untuk mencari kedudukan mereka.
Isu ini menjadi jelas terutamanya apabila cuba menggunakan LLMs dengan bahasa yang berkembang pesat seperti Zig. Kerana bahasa-bahasa ini berubah dengan pantas, AI sering menghasilkan kod lapuk berdasarkan versi lama yang ditemui dalam data latihannya. Untuk bahasa yang lebih khusus seperti Faust, hasilnya boleh mengecewakan kerana contoh yang terhad dalam set data latihan.
Cabaran Data Latihan LLM untuk Bahasa Pengaturcaraan Baharu:
- Zig: Menghasilkan kod lapuk disebabkan evolusi bahasa yang pesat
- Faust: Keputusan lemah disebabkan contoh latihan yang terhad
- React: Kod tidak konsisten yang mencampurkan idiom dan amalan berbeza
- Penyelesaian fine-tuning: Memerlukan set data besar dan kepakaran teknikal
Penalaan Halus sebagai Penyelesaian Berpotensi
Sesetengah pembangun sedang meneroka penalaan halus sebagai penyelesaian. Dengan melatih model sedia ada pada bahasa pengaturcaraan tertentu, adalah mungkin untuk meningkatkan prestasi mereka dengan ketara. Kejayaan terkini dengan model seperti Goedel-Prover-V2-32B, yang telah ditala halus untuk pembuktian Lean, menunjukkan harapan untuk pendekatan ini.
Walau bagaimanapun, penyelesaian ini memerlukan set data yang besar dan kepakaran teknikal, menjadikannya mencabar untuk projek bahasa yang lebih kecil untuk dilaksanakan dengan berkesan.
Contoh Penalaan Halus yang Berjaya:
- Goedel-Prover-V2-32B : Berdasarkan Qwen3-32B , ditala halus untuk pembuktian Lean
- Penalaan halus Agda : Hasil yang berjaya walaupun dengan set data yang kecil dan tidak kemas
- Keperluan: Set data yang besar dan pelbagai untuk prestasi yang optimum
Dilema Kualiti vs Kuantiti
Menariknya, mempunyai lebih banyak data latihan tidak selalunya bermakna hasil yang lebih baik. Sesetengah pembangun melaporkan bahawa rangka kerja popular seperti React boleh membawa kepada penjanaan kod yang tidak konsisten, mencampurkan gaya pengkodan yang berbeza dan amalan lapuk. Ini telah menyebabkan sesetengah orang memilih untuk bekerja dengan bahasa yang kurang popular tetapi lebih konsisten di mana mereka boleh menambah bantuan AI dengan kepakaran mereka sendiri.
Melangkaui Sintaks: Bahasa sebagai Alat Pemikiran
Perbincangan meluas melangkaui penjanaan kod semata-mata kepada tujuan asas bahasa pengaturcaraan. Alat-alat ini bukan sahaja berfungsi sebagai kaedah komunikasi tetapi sebagai rangka kerja kognitif yang membentuk cara pembangun berfikir tentang masalah. Terminologi perubatan membantu doktor berfikir tentang isu kesihatan, SQL membantu dengan hubungan data, dan bahasa berfungsi menggalakkan pendekatan penyelesaian masalah yang lebih bersih.
Jika kita kehilangan alat untuk pemikiran yang tepat, kita mungkin kehilangan keupayaan untuk mempunyai pemikiran yang tepat sama sekali.
Paradoks Inovasi
LLMs dilatih pada penyelesaian sedia ada, menjadikannya secara semula jadi memandang ke belakang. Ini menimbulkan kebimbangan sama ada kemajuan dalam reka bentuk bahasa pengaturcaraan mungkin terbantut jika pembangun menjadi terlalu bergantung pada alat AI yang hanya boleh menggabungkan semula corak sedia ada.
Cabaran bagi pencipta bahasa adalah mencari cara untuk berinovasi sambil bekerja dalam ekosistem yang semakin dikuasai oleh sistem AI yang memihak kepada pendekatan yang mantap berbanding yang eksperimen.
Memandang ke Hadapan
Walaupun menghadapi cabaran ini, ramai pembangun percaya masih ada nilai dalam mencipta bahasa pengaturcaraan baharu. Kuncinya mungkin terletak pada memfokuskan domain khusus di mana ketepatan dan ekspresi tertentu lebih penting daripada keserasian luas dengan alat AI sedia ada. Bahasa semula jadi, walaupun fleksibel, mungkin tidak akan pernah menyamai ketepatan dan kebolehulangan yang boleh disediakan oleh bahasa pengaturcaraan khusus.
Masa depan berkemungkinan memegang keseimbangan antara bantuan AI dan inovasi manusia, di mana bahasa baharu mesti membuktikan nilai mereka bukan sahaja kepada pembangun manusia, tetapi juga kepada sistem AI yang semakin membantu menulis kod.
Rujukan: Working on a Programming Language in the Age of LLMs