В современном мире IT-индустрии наблюдается настоящий взрыв интереса к большим языковым моделям, которые стали предметом широкого обсуждения в профессиональных кругах и среди энтузиастов программирования. Несмотря на восхищение и обилие громких заявлений, скрывается гораздо более приземленная, но не менее важная технология, способная автоматически решать задачи, которые традиционные методы программного обеспечения не могут выполнить. Эта технология находится на стыке искусственного интеллекта и классического программирования и предлагает новый подход к автоматизации, особенно в области написания и редактирования кода. Большие языковые модели, такие как GPT и им подобные, часто воспринимаются как нечто магическое и высокотехнологичное. Однако при ближайшем рассмотрении оказывается, что за их фасадом лежит своего рода интеллектуальная автоматизация, которая существенно облегчает рутинные задачи программистов, связанные с изменением и поддержкой больших кодовых баз.
Примером может служить работа с проектом LLVM — одной из самых масштабных и сложных в плане архитектуры систем, насчитывающей десятки миллионов строк кода. Один из ключевых аспектов применения таких технологий — это поддержка внесения локальных изменений в код. Часто разработчики сталкиваются с необходимостью заменить повторяющиеся паттерны, например, изменить структуру условных конструкций или обновить имена переменных, которые используются во многих местах. Обычные методы, такие как поиск и замена по регулярным выражениям, нередко становятся слишком громоздкими и могут привести к ошибкам, например, неосознанной замене символов в комментариях или других частях кода. В условиях LLVM, где точность и контекст играют решающую роль, предложения больших языковых моделей демонстрируют преимущество, способствуя точным трансформациям.
Они могут предложить автоматизированное исправление определённого типа повторяющихся конструкций, где человеку пришлось бы выполнять однотипную работу с большим риском ошибки. Несмотря на высокий процент непринятых предложений — более 95% — именно те оставшиеся предложения, которые оказываются корректными, способны сэкономить сотни часов ручного труда, особенно при массовом исправлении механических шаблонов. Другим важным направлением является создание и развитие парсеров — программ, способных преобразовывать текст в структуру данных, удобную для анализа и обработки. При написании парсера для LLVM IR, специфического промежуточного представления кода, задача часто сводится к кропотливому изучению документации и многочисленных примеров, после чего знания фиксируются в языке описания парсеров Tree-sitter. Ранее этот процесс был исключительно ручным и требовал времени и опыта.
Использование больших языковых моделей дает возможность сгенерировать значительную часть кода парсера, а также набор тестов для его проверки. Хотя первоначально сгенерированный парсер нуждается в доработке и корректировках, первые версии кода уже предоставляют структурный скелет, избавляя разработчиков от рутинного копирования и вручную пишущихся участков кода. Аналогично, тестовые сценарии, которые в обычной ситуации создаются по аналогии с примерами сниженноко уровня LLVM IR, генерируются автоматически, сокращая время подготовки и повышая эффективность тестирования. Несмотря на очевидные преимущества, технологии находятся на ранней стадии развития и требуют значительной помощи со стороны человека. Проблемы с визуальным интерфейсом, неудобными подсказками и необходимостью часто бороться с автодополнением остаются актуальными.
Тем не менее, экспериментальные применения показывают, что данный подход открывает новую нишу механической автоматизации в программировании и имеет большой потенциал для улучшения рабочего процесса, особенно в небольших и средних кодовых базах, где паттерны повторяются много раз. Как результат, можно утверждать, что скрытый потенциал за большим языковым моделям — это не столько революционная замена программистам, сколько развитие инструментария, способного взять на себя утомительные и рутинные аспекты разработки. Технология предоставляет разработчикам новый помощник, который умеет не просто находить совпадения, но понимать контекст, что очень ценно при работе с большим и сложным кодом. В дальнейшем прогнозируется, что подобные решения станут неотъемлемой частью комплексных систем разработки, дополнения к классическим средам программирования и интегрируются в существующие инструменты контроля качества и автоматизации сборок. Они смогут сэкономить время и ресурсы, повысить качество исходного кода и снизить количество ошибок, возникающих при ручном изменении множества файлов.
Подводя итог, важно отметить, что технология больших языковых моделей, несмотря на кажущуюся сложность и хайповую составляющую, базируется на вполне «пешеходных» и прагматичных принципах. Это умное, контекстное копирование и замена — задачи, которые классическое программное обеспечение выполнить не может, но которые доступны современным AI-инструментам. Понимание и использование данной технологии позволит раскрыть новые возможности в ускорении и упрощении разработки даже самых сложных проектов, в которых ключевыми становятся не только умение писать код, но и управлять повторяемыми механическими задачами в нем.
