最佳软件工程LLM

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Jennie Rose

Published on 2024/4/30

人工智能，特别是语言模型的热潮无处不在，但与软件工程领域相比，其他任何地方都不如它适用。这不仅仅是一种流行的潮流，它是下一个前沿，承诺革新编码、调试、需求分析等方面。我们不仅仅是在谈论语法纠正或代码建议。我们要深入研究语言模型与软件过程的整合方式，它们如何可以针对专门的任务进行微调，以及它们大规模采用的积极和消极的影响。在代码、算法和无尽的调试的战壕中，语言模型是一个机会和效率的指引。

了解软件工程中的语言模型

什么是软件工程中的语言模型？

简单来说，在软件工程中，语言模型是一种人工智能工具，旨在辅助编程、调试和代码分析等各种任务。这些模型是基于包括自然语言文本和大量代码的大型数据集进行训练的。这种训练使它们能够提供常见编码问题的解决方案、建议优化，并且甚至可以根据自然语言查询帮助生成代码。

益处

• 效率：通过快速代码生成和调试，缩短开发时间。
• 质量：通过智能建议和修正提高代码质量。
• 自动化：自动处理重复性任务，例如注释和简单错误修复。

限制

• 特定性：并非所有模型都针对所有类型的编码语言或任务进行了优化。
• 复杂性：处理复杂且多方面的问题可能仍需要人工干预。

软件工程的定制和微调

在软件工程领域，没有一种大小适合所有人的解决方案。这就是定制和微调的地方。就像定制的西装比现成的西装更合身一样，经过微调的语言模型更适合处理专门的软件任务。这可以涵盖从特定领域的编程语言到复杂的调试场景。

微调语言模型的步骤

1. 确认领域：了解您需要在软件工程中获得帮助的具体领域，无论是前端开发、后端开发还是机器学习等。

2. 收集数据集：收集相关的代码片段、调试日志或任何其他可用于训练的数据。

3. 训练模型：使用数据集对语言模型进行训练。这涉及到调整学习率、迭代次数和批量大小等各种参数。

4. 测试和迭代：训练完成后，使用单独的测试数据集评估模型的性能。根据需要完善和重复训练过程。

增加准确性的动态信息

传统的语言模型通常是静态的，即它们不会实时学习或适应。然而，对于动态变化的软件工程任务（例如实时调试），实时数据可能是一种福音。考虑将实时代码分析和系统指标集成到模型中，以提高效率和改善结果。

用于代码生成的最佳性能大型语言模型

专门用于代码生成的大型语言模型的普及表明这些模型在软件工程生态系统中变得至关重要。让我们详细了解其中一些关键角色，从参数和架构到支持的编程语言的独特特点。

表格：用于代码生成的现有大型语言模型

关键观点

• 多元生态系统: 表格显示了各种语言模型，包括它们的制造商、大小（参数）和类型（编码器-解码器、仅解码器等）。

• 开源主导: 很多这些模型都是开源的，鼓励社区贡献和广泛采用。

• 专业化: 像AlphaCode这样的模型针对特定的编程语言（如Python和C++）进行了优化，表明专业化的趋势。

软件工程中的LLM术语和词汇表

动态提示工程: 软件工程中的新领域技术

动态提示工程正在成为在软件工程中实际部署语言模型的关键。与作为刚性查询机制的静态提示不同，动态提示提供了人类用户和机器之间的流动、具有上下文意识的接口。

动态提示的需求

软件工程任务复杂多样。像“生成对数组进行排序的Java代码”这样的静态提示可能适用于教育目的，但在现实项目中，排序只是一个更大体系结构的一小部分。动态提示可以实时地适应环境，因此它们可以针对包含“排序数组”这样小任务的更广泛上下文进行适应。无论数组是包含需要匿名化的客户数据，还是作为一个时间敏感操作的一部分，动态提示都可以根据这些细微差别调整其查询。

实际应用

想象一下一个将语言模型集成到自动化代码审查的DevOps流程中。当暴露给不同的编码语言、风格或甚至特定程序员的个性特点时，静态提示会失效。动态提示可以根据项目当前阶段的需求来调整其复杂性和关注点。例如，在初始开发阶段，提示可能会优先考虑代码效率和创新。然而，随着项目进入维护阶段，动态提示可能会将重点转向代码的可读性和长期可持续性。

实现动态提示的技术细节

创建动态提示并不简单。它往往涉及基于规则的系统和机器学习算法的组合。基于规则的系统可以根据预定义的条件（例如编码语言或项目阶段）快速适应提示。另一方面，机器学习算法，特别是强化学习，可以用于「学习」最有效的提示。这些算法可以分析过去的交互并调整未来的提示以实现最大的效果。这种混合方法结合了基于规则的系统的速度和可靠性与机器学习的适应性和长期效果。

语言模型中的幻境: 一把双刃剑

幻境是一个在软件工程领域中起初似乎违反直觉的术语，通常表示语言模型的错误或误解。然而，当正确使用时，幻境可以成为创新和问题解决的有力工具。

什么是语言模型中的幻境?

简而言之，当语言模型生成的输出与其训练数据或即时输入严格不符合时，就会出现幻境。这种「创意自由度」乍一看可能是一个缺点，但它有复杂的层面和潜在的实用性。

潜在的优势

考虑这样一个场景：一个软件工程师陷入了一种在任何论坛或文献中都没有记录的持续性错误。在这种情况下，语言模型产生「幻境」的能力可能会提供新的视角或创新解决方案，绕过传统的故障排除路径。语言模型能够生成不严格符合其训练数据范围的内容的能力，可以产生崭新的方法和见解，即使是经验丰富的工程师也可能会忽视。 虽然幻觉的创造性方面有潜在的好处，但也有其缺点。这些输出需要严格的验证，以确保它们不仅是新颖的，而且还准确可行。这就是严格的软件测试协议发挥作用的地方。在实施任何"幻觉"解决方案之前，它必须经历一系列压力测试，以确保它不会引入新问题。

软件工程的LLM基准

随着语言模型在软件工程中发挥越来越重要的作用，标准化评估和基准框架的紧迫性也空前。准确的度量和比较对于了解这些先进算法的限制和可能性至关重要，特别是在涉及编码、调试或软件架构设计等复杂任务时。

传统基准存在的问题

传统软件基准往往侧重于执行时间、内存使用量或代码行数等指标，这些指标在一定程度上比较直观。然而，对于处理多种主观和上下文敏感因素的语言模型来说，这些基准是不足够的。例如，如何衡量模型生成的代码的"可读性"？或者其解决问题方法的创造力？这些因素很难量化，但对于实际效用至关重要。

呼吁多方面的基准平台

考虑到语言模型可以处理的许多任务的主观性，可以明显看出需要一种新的、多方面的基准方法。理想情况下，这个平台应该可以测量一系列指标，从代码效率和准确性等客观测量到代码可读性和创新等主观因素。

类似TESTPILOT和Papers With Code等新兴平台正在为这个方向铺平道路，但它们仍处于初始阶段。它们为未来能够全面了解和比较语言模型的性能提供了希望。这样的平台还应该提供用户提交任务和挑战的空间，扩大对这些模型能够实现的范围的共同理解。

案例研究和现实世界验证

除了这些基准平台，深入的案例研究展示了语言模型在现实世界软件工程项目中的应用，可以作为有价值的定性基准。这些案例研究可以提供定量指标经常忽视的细致洞察。例如，案例研究可以阐明语言模型如何帮助简化敏捷开发环境中的工作流程，或者如何在大规模项目中对架构设计做出贡献。

结合主观和客观的指标

未来的基准框架应该结合主观人工评估和客观自动化指标的平衡混合。人类专家可以评估代码的风格或创新等细微差别，而自动化指标可以快速分析大型数据集，提供统计的有效性。这种混合方法不仅可以覆盖语言模型所影响的各种属性，还可以提供更细致、全面的理解。

思维链（Chain of Thoughts，CoT）

详细说明：
思维链（CoT）在LLM的背景下表示文本或输出中的逻辑顺序和连贯性。将其视为模型的"思维链"，这是评估模型的可靠性和精度的关键方面。

现实世界中的应用：
在代码生成或自然语言理解任务中，了解思维链至关重要。例如，如果模型正在生成一篇文章或解决一个数学问题，检查其思维链可以让您了解其推理过程，并可能发现任何偏见或错误逻辑。

编码器和解码器

详细说明：
编码器和解码器是LLM中负责将不同类型输入转换为潜在向量空间及反向转换的特定组件。编码器将输入（如文本、图像或声音）映射到压缩的数学表示形式。然后解码器将这种压缩形式转换回可理解的输出。

现实世界中的应用：
如果您正在开发翻译模型或图像识别系统，了解编码器和解码器的作用可以指导您选择适合您需求的正确模型架构。

少样本学习

详细说明：
少样本学习是一种范式，其中模型通过仅查看少量示例来熟练掌握任务。在LLM的上下文中，您可以使用带有少量示例的提示来告知模型您期望它完成的特定任务。

现实世界中的应用：
这在收集大量数据不切实际的情况下特别有用。无论您正在进行文本摘要、代码生成还是自然语言查询，少样本学习都是您工具箱中的一个有效工具。

微调

详细说明：
微调是指在狭窄数据集上对预训练模型进行额外训练，以改善其在特定任务上的性能。这使得模型能够改进其能力并调整其参数以更好地适应新任务。

现实世界中的应用：
在医疗保健或法律等领域，语言非常专业化，微调您的LLM可以显著提高其在生成或分析文本方面的准确性和可靠性。

生成型人工智能

详细说明：
这个术语描述了一种专注于创建新内容的AI模型，无论是文本、图像、音乐还是视频。它不仅仅是理解数据，而是生成以前不存在的新数据。

现实世界中的应用： 从创作原创艺术品到作曲甚至写报告，生成式人工智能的应用广泛，可以在娱乐、新闻报道和内容创作等各个行业产生重大影响。

参数

详细解释：
参数是LLM在学习过程中调整的数学系数。这些主要包括权重和偏差，它们被调整以减少模型预测中的错误。

现实世界应用：
如果您参与定制或评估模型的有效性，了解参数是至关重要的。一般来说，更多的参数通常意味着模型可以捕捉更多的复杂性，但也有过拟合的风险。

提示

详细解释：
提示本质上是触发模型生成特定类型输出的输入。它可以是一个句子，一个问题，甚至是一个单词。

现实世界应用：
有效的提示设计可以决定LLM在商业应用中的实用性。从客户服务机器人到自动化内容生成器，提示作为人类需求和机器能力之间的接口起到重要的作用。

提示工程

详细解释：
这涉及有意识地制定提示，以引导模型生成期望的输出。它不仅仅是输入；它是一门优化如何向模型提问的艺术与科学。

现实世界应用：
在营销或客户关系等行业中，自然语言界面正获得越来越多的应用，有效的提示工程可以使模型的响应更加细致和有用。

ReAct

详细解释：
ReAct（推理和行动）框架使LLM能够基于推理轨迹生成文本和行动，使其决策过程更加深入。

现实世界应用：
这在工作流自动化和复杂问题解决场景中尤其有价值，仅仅生成文本是不够的。

温度

详细解释：
温度控制模型输出的随机性。较高的设置会导致更具创意但不够集中的输出，而较低的设置使输出更加确定性但缺乏创造性。

现实世界应用：
在生成要求严格遵守事实或具有创造力的内容时，调整温度设置可能非常重要。

Token

详细解释：
在LLM的世界中，令牌可以表示一个词、一个词的一部分，甚至一个字符。令牌是模型阅读和生成的基本单位，是其理解和输出的构建基块。

现实世界应用：
当计算资源受限或者在需要精细级别的文本处理的任务上工作时，令牌是至关重要的，比如文本摘要或关键词提取。

Top-N、Pass@N

详细解释：
Top-N和Pass@N是性能度量指标。Top-N指标涉及计算模型在前N个候选项中正确完成的任务数量。Pass@N则计算在前N个排名中正确回答的编程问题的数量。

现实世界应用：
这些度量指标通常用于竞争场景或基准测试，需要定量评估模型的效能。

结论

本文旨在全面了解语言模型在软件工程中日益重要的角色。从增强传统软件工程流程到为创新提供新的途径，语言模型的能力是广泛的。随着我们的前进，将这些模型可持续有效地整合到我们的软件工程工作流中是至关重要的。

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