Новый подход в ИИ: как современные модели обучаются писать код как настоящие программисты

Продажи токенов ICO Инвестиционная стратегия

Искусственный интеллект в последние годы совершил огромный скачок вперед, особенно в области генерации программного кода. Огромные языковые модели (LLM), такие как GPT-4 и Claude, научились создавать достаточно сложные и синтаксически правильные фрагменты кода, способные решать разные задачи программирования. Однако, несмотря на все успехи, такие модели часто выдают код, который выглядит логичным и правильным, но при выполнении оказывается ошибочным или неполноценным. Решение этой проблемы потребовало нового взгляда на то, как ИИ создает код и взаимодействует с ним в процессе генерации. Недавно исследовательская группа из Тель-Авивского университета представила революционную методику «Execution Guided Line-by-Line Code Generation» (EG-CFG), которая максимально приближает процесс написания кода искусственным интеллектом к привычной человеческой практике.

Главное отличие этого подхода в том, что вместо традиционной схемы «генерируй весь код — проверяй в конце», модель получает непрерывную обратную связь, проверяя и тестируя каждую строку или небольшой фрагмент сразу после его создания. Это похоже на встроенную в процесс генерации функцию автокоррекции, напоминающую работу настоящего программиста, который постоянно запускает и отлаживает код на лету. Проблема некорректного кода, который выдает даже лучшие языковые модели, коренится в их работе с вероятностями и шаблонами. Модели «угадывают» следующий элемент кода, основываясь на статистической вероятности, не имея прямой информации о том, будет ли код работать или вызовет ошибки во время исполнения. В итоге получается ситуация, когда код может выглядеть грамотно, но если попытаться его запустить, он либо не сработает, либо выдаст неправильные результаты.

В отличие от ИИ, программисты обычно ведут диалог с кодом, создавая части программы поэтапно: разбирая задачу на мелкие части, мысленно представляя решение, используя память и опыт, затем пишут и сразу же тестируют результаты. Если что-то не работает, они мгновенно выявляют проблему и устраняют её на месте. Метод EG-CFG имитирует именно такой итеративный стиль работы. Модель пишет небольшой блок кода, запускает его на тестах, анализирует, что прошло, а что нет, и уже основываясь на отзывах, корректирует дальнейшее поведение. Кроме того, EG-CFG использует так называемые «parallel coder agents» — несколько параллельных агентов, генерирующих разные варианты решения текущей части кода.

Благодаря этому подходу искусственный интеллект не ограничивается одной вероятной строкой, а пробует сразу несколько вариантов, выбирая наиболее успешные на базе их исполнения. Такой механизм прочно основывается на контекстно-свободной грамматике, которая обеспечивает поддержание корректного синтаксиса при создании каждого фрагмента, тем самым снижая ошибки еще на этапе написания кода. Вместо того, чтобы «догадаться» о синтаксисе, модель получает гарантии, что каждое генерируемое выражение будет исполнимым и логически завершенным. Например, при формировании функции процесс приостанавливается после появления операторов возврата или завершения логических блоков, что дает возможность сразу проверить их работоспособность. Инновационная методика доказала свою эффективность на практике, обойдя многие существующие решения и добившись высоких результатов на популярных бенчмарках, таких как MBPP (Mostly Basic Python Programming), HumanEval и CodeContests.

Интересно, что EG-CFG хорошо работает даже на относительно небольших моделях с 1.3 миллиардами параметров, достигая точности свыше 83% в тестах MBPP — это результат, сравнимый с гораздо более мощными конкурентами. Такой успех демонстрирует огромный потенциал для внедрения в реальных проектах, где ресурсы ограничены, а качество кода имеет решающее значение. Несмотря на очевидные преимущества, подход EG-CFG требует больших вычислительных ресурсов и большей задержки, так как выполнение кода после каждой сгенерированной части и анализ результатов — процесс намного более ресурсозатратный по сравнению с традиционной генерацией за один проход. Кроме того, для эффективной работы нужна обширная и надежная база тестовых сценариев, поскольку без адекватных проверок модель не сможет своевременно обнаружить ошибки и скорректировать текущее состояние кода.

На практике это значит, что в нынешних продуктах, таких как GPT-4 и Claude, необходимо кардинально обновить архитектуру генерации кода, интегрировав песочницу для выполнения частичного кода во время генерации, грамматические проверки в режиме реального времени и механизмы обратной связи. Это требует значительных изменений в подходах к inference — процессу, когда модель выдает ответ на основе заданного запроса. Традиционно он происходит единым этапом, и внесение промежуточных запусков кода в цикл выдает существенные дополнительные сложности. Главным новшеством исследователей стала интеграция процесса выполнения кода и грамматического декодирования в сам цикл генерации, что позволило получить не просто вероятностный выбор следующего токена, а осознанное стремление к исполнимому, проверенному и корректному решению. Такой подход можно считать важным шагом на пути к настоящему программированию ИИ, способному думать и адаптироваться в процессе создания, а не только пытаться подогнать вероятностные модели под задачи.

Тем не менее, исследователи признают, что настоящее понимание и глубокое мышление пока еще недостижимы для современных моделей. Искусственный интеллект пока не может бесконечно накапливать и перерабатывать знания, не утомляется, не умеет по-настоящему анализировать сам себя и не обладает эмоциональной мотивацией доводить задачу до конца так, как это делает человек. Концепция «parallel coder agents» и частое испытание вариантов может стать среднесрочным приемом — но в долгосрочной перспективе необходимы прорывы в архитектуре ИИ, которые позволят моделям самостоятельно рассуждать, давать оценку решениям и упрощать количество необходимых испытаний. Путь к непрерывному обучению, адаптивной обратной связи и саморефлексивному мышлению еще предстоит пройти. Отрадно, что уже сегодня эта методика помогает существенно повысить качество автосгенерированного кода в условиях ограниченных ресурсов и заставляет пересмотреть традиционные подходы.

Для разработчиков это важно как никогда: в условиях быстрой автоматизации и роста объема софта, экономия времени на ревью и отладку приобретает особое значение. Если вы хотите повысить качество порождаемого ИИ кода, стоит включать в свои запросы конкретные примеры входных и выходных данных, описывать условия работы функции, указывать крайние или нестандартные сценарии и предупреждать, что код не должен делать, чтобы избежать ошибок. В конечном итоге, подход EG-CFG не просто улучшает написание кода — он меняет представление о том, как ИИ сможет сотрудничать с программистами, делая процесс более интерактивным и продуктивным. Такой результат открывает новые горизонты для исследований и прикладных разработок, приближая нас к дням, когда искусственный интеллект будет действительно помощником в творчестве и инженерии программного обеспечения.