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Wu Ming gab ein Schlüsselwort über die Tastatur ein und der Code, den er eingeben wollte, erschien sofort automatisch.
Er warf einen kurzen Blick darauf und spürte, dass nichts falsch war. Er drückte die „Tab“-Taste und der Code wechselte von grau zu normal, was bedeutete, dass der Code übernommen wurde und Teil des von ihm geschriebenen Codes wurde.
Dies ist ein häufiges Szenario, in dem er kürzlich Code schreibt.
Der Code, der automatisch entsteht, stammt aus KI-Vorhersagen, und diese magische Fähigkeit stammt aus der generativen KI (AIGC), die in letzter Zeit immer beliebter wird. Das von ihm verwendete intelligente Tool CodeFuse ist jedoch exklusiv für Programmierer und ist AIGC . Anwendungen in Forschung und Entwicklung.
Hinter AIGC steht die große Sprachmodelltechnologie, die immer beliebter wird. Als nächstes erfahren wir etwas über seine Geschichte mit der Großmodelltechnik.
Lassen Sie sich auf große Models ein
AIGC erlebte bereits letztes Jahr einen Popularitätsschub. Ein Mann, der noch nie mit der Malerei in Berührung gekommen war, gewann mit einem KI-Malwerkzeug einen Malausstellungspreis. Seitdem haben viele Menschen begonnen, AIGC Aufmerksamkeit zu schenken.
Allerdings wird es für Wu Ming dieses Jahr noch früh sein, sich mit großen Modellen zu befassen.
Kurz nach Neujahr im Jahr 2023 sagte ein Freund zu ihm: „Es gibt ein KI-Tool, das nicht nur alle Fragen beantworten, sondern auch Code schreiben kann. Es ist großartig. Schauen Sie es sich an!“
Das hier erwähnte KI-Tool ist eigentlich ChatGPT 3.5, das gerade erst veröffentlicht wurde. Im Vergleich zu früheren KI-Tools, einschließlich seiner eigenen frühen Version, unterscheidet sich dieses AIGC-Tool in seiner Intelligenz erheblich.
Wu Ming war zunächst nicht überzeugt, da er zuvor auch über andere KI-Tools nachgedacht hatte, die meisten davon jedoch als „künstlich zurückgeblieben“ galten und nicht die gewünschten Ergebnisse erzielen konnten.
Zu diesem Zeitpunkt sah er, wie jemand in der technischen Austauschgruppe ein Problem besprach, auf das er gestoßen war. Der Student, der die Frage stellte, war verwirrt. Die anderen Studenten in der Gruppe verstanden entweder den Inhalt nicht oder kannten den Grund nicht. Das gab es Eine Zeit lang kein Ergebnis. Wu Ming verstand diese Technologie auch nicht, aber mit der Einstellung, es auszuprobieren, übermittelte er das Problem an ChatGPT. Die KI gab schnell Vorschläge. Er leitete die Ergebnisse schnell an die Gruppe und den Klassenkameraden weiter Habe das Problem gemäß den Vorschlägen gelöst.
„Meine Stimmung war damals schockiert.“ Wu Ming beschrieb seine Gefühle so.
Von diesem Zeitpunkt an ergriff Wu Ming die Initiative, alles über AIGC zu verstehen, einschließlich der dahinter stehenden großen Sprachmodelltechnologie.
Wu Mings Job ist die Java-Entwicklung. Zwei Jahre nach seinem Abschluss kam er 2021 zu Ant und wurde leitender Java-Ingenieur. Seine tägliche Hauptaufgabe ist das Schreiben von Code.
In seiner Freizeit teilt er auch gerne. Er ist nicht nur ein CSDN-Blog-Experte, die von ihm geschriebenen E-Books wurden auch zu den Top 10 Downloads in der Alibaba Cloud Developer Community im Jahr 2022 gezählt.
Nachdem er begonnen hatte, große Modelle zu studieren, schrieb er viele verwandte Artikel und wurde vom Ant Technology Learning and Growth Center eingeladen, eine Live-Übertragung mit allen Technikstudenten durchzuführen, um seine Ansichten zu großen Modellen und deren Nutzungsfähigkeiten zu teilen.
Je mehr er über große Modelle lernte, desto mehr glaubte er: „Die Dynamik großer Modelle ist unaufhaltsam. Nur wenn wir lernen, sie anzunehmen, können wir uns an die nächste Ära anpassen.“
Bei der Arbeit nutzte er dieses Jahr jedoch lange Zeit keine KI zum Schreiben von Code. Dies liegt daran, dass das Unternehmen strenge Vorschriften für externe Tool-Dienste hat und der Einsatz dieser externen Tools Sicherheits- und Compliance-Risiken birgt.
Glücklicherweise wird das Bailing-Modell von Ant intensiv erforscht und entwickelt, und CodeFuse, ein darauf basierender intelligenter Forschungs- und Entwicklungsassistent, wurde im Juni schließlich für interne Tests in Ant eingeführt.
Wenn große Modelle auf Forschung und Entwicklung treffen
Wu Ming freute sich schon lange auf CodeFuse und bewarb sich sofort nach der Ankündigung, sodass er einer der ersten Benutzer war, die es ausprobierten. Wie fühlt es sich an, etwas Neues auszuprobieren?
„Ehrlich gesagt hat es meine Erwartungen nicht erfüllt“, antwortete er. Anschließend erklärte er, dass er wisse, dass es sich bei dem damals veröffentlichten CodeFuse nur um die Version 7B mit 7 Milliarden Parametern handele. Im Vergleich zu großen Modellen mit Hunderten oder Hunderten von Milliarden Parametern in der Außenwelt sei es normal, dass seine Fähigkeiten so seien minderwertig sein.
Darüber hinaus veröffentlichte CodeFuse zu diesem Zeitpunkt nur eine Webversion, und Benutzer stellten auf der Webseite Fragen und erhielten Antworten, was nicht mit den Gewohnheiten der Programmierer beim Schreiben von Code übereinstimmte.
Allerdings hat er immer noch hohe Erwartungen an CodeFuse: „Die Entwicklungsgeschwindigkeit großer Modelle ist zu schnell. Manche Leute sagen, dass ein Tag für ein großes Modell für die Branche ein Jahr dauert. Man kann es nicht aus einer festen Perspektive betrachten . Ich glaube.“ dass CodeFuse es im Laufe der Zeit weiterentwickeln kann. „Es funktioniert normal.“
Ich muss sagen, dass seine Vorhersage sehr richtig war. Nur 4 Monate später verbesserte CodeFuse, das erneut einem internen Test unterzogen wurde, nicht nur die Modellparameter mehrfach, sondern entwickelte auch ein IDE-Plug-In, mit dem Entwickler jederzeit die Funktionen von CodeFuse nutzen können, wenn sie praktische Entwicklungstools verwenden.
Am 24. Oktober begann das CodeFuse IDE-Plug-in nach einer internen Inspektion, externe Tests einzuladen. Zu seinen offenen Funktionen gehören Code-Vervollständigung, Code-Interpretation, Code-Annotation, Code-Optimierung, Generierung von Komponententests usw.
Unter diesen Fähigkeiten ist Wu Mings Favorit die Code-Vervollständigung.
„Weißt du was? Es fühlt sich so großartig an, wenn der vom Assistenten vorhergesagte Code genau dem entspricht, was du gedacht hast!“ Als er darüber sprach, strahlte er vor Begeisterung: „Es ist, als wäre man mit der KI verbunden.“ Sie und der Computer arbeiten zusammen. Aus zwei wird eins, alles andere wird vergessen.“
In der Fachsprache wird diese Beschreibung tatsächlich als „Flow“ bezeichnet, was bedeutet, dass Menschen bei der Erledigung von Dingen in einen Zustand völliger Selbstlosigkeit gelangen. In diesem Zustand wird die Effizienz der Erledigung von Dingen erheblich verbessert.
Flow ist ein Zustand, nach dem sich viele Berufstätige sehnen. Manche Menschen geben riesige Summen aus, um ihr Arbeitsumfeld zu verbessern, nur um die Chance zu erhöhen, in einen Flow-Zustand zu geraten. Laut Wuming haben F&E-Assistenten auf Basis großer Modelle auch die Möglichkeit, Menschen in einen Flow-Zustand zu versetzen.
Allerdings bedauert Wuming, dass ihm andere Funktionen von CodeFuse bisher noch keine solche Erfahrung beschert haben. Wenn Sie beispielsweise Unit-Test-Code generieren, nimmt die Änderung und Anpassung des generierten Codes viel Zeit in Anspruch und ist manchmal nicht so effizient wie das Schreiben selbst. Ein wichtiger Grund dafür ist, dass die Codebasis von Ant zu komplex und umfangreich ist und viele spezielle Konfigurationen erfordert. Der aktuelle KI-Assistent ist jedoch nicht leistungsstark genug, um einer solchen Situation zu begegnen.
Wu Ming glaubt natürlich auch, dass sich die Fähigkeiten von CodeFuse weiter verbessern und alle aufgetretenen Probleme verbessert oder gelöst werden.
Wu Ming stellt sich sogar vor, dass CodeFuse eines Tages nicht nur zum Schreiben von Code, sondern auch für den gesamten Forschungs- und Entwicklungszyklus verwendet werden kann. Bevor Sie beispielsweise mit der Forschung und Entwicklung beginnen, müssen Sie die Anforderungen besprechen, das System basierend auf den Anforderungen entwerfen und dann den Code schreiben. Nach dem Schreiben des Codes müssen Sie ihn überprüfen, gemeinsam debuggen, bereitstellen, betreiben und warten usw. Oftmals sind es diese Schritte, die die meiste Zeit in Anspruch nehmen und die meisten Probleme verursachen. Wenn CodeFuse in diese Verbindungen eingreifen kann, wird dies zweifellos die Effizienz aller weiter verbessern.
Tatsächlich folgt CodeFuse diesen Anweisungen, was aus dem Namen „R&D Assistant“ statt „Code Assistant“ hervorgeht.
Später im Interview habe ich ihn auch um einige Tipps zur Verwendung von CodeFuse gebeten.
Drei Tipps für den Einsatz von KI-F&E-Assistenten
„ Der erste Tipp ist, die Erwartungen an KI herunterzuschrauben “, sagte mir Wu Ming. Warum sagst du das?
Er erklärte, dass die heutigen großen Modelle im Vergleich zu Menschen 8- oder 9-jährigen Kindern gleichkämen. Obwohl sie bereits über eine gewisse Intelligenz verfügen, befinden sie sich noch in einem frühen Stadium.
Heutzutage ist der externe Hype um AIGC und große Modelle so, als würde man Öl ins Feuer gießen. In einer Zeit, in der es extrem heiß ist, sind nach all dieser Werbung die Erwartungen vieler Menschen an große Modelle auf ein sehr hohes Niveau gestiegen. Wenn die erhaltenen Antworten nicht den Erwartungen entsprechen, werden ihre Fehler ins Unendliche vergrößert, ihre Haltung wird sich von äußerst positiv zu äußerst abwertend ändern und sie werden nicht bereit sein, es noch einmal zu versuchen.
„Es erfordert viel Mühe, einen Moment wie den zu bekommen, den ich hatte, und wenn man ihn einmal erlebt hat, kann man nicht mehr ohne ihn leben.“
Als Beispiel nannte Wuming CodeFuse. Als er zum ersten Mal mit der Codevervollständigung begann, konnte er nicht immer herausfinden, wann der Assistent den vorhergesagten Code generieren würde und wie er Kommentare schreiben sollte, um den gewünschten Code besser zu generieren. Erst nach vielen Versuchen gewöhnte er sich daran und erlangte ein gewisses stillschweigendes Verständnis dafür, dass der KI-Assistent wirklich eins mit ihm wurde.
Der zweite Tipp ist, den KI-Assistenten in Ihren Workflow zu integrieren . Genau wie bei der vorherigen CodeFuse-Webversion würde jeder nur zum Spaß alle möglichen seltsamen Fragen testen, um falsche Antworten zu erhalten. Tatsächlich ist dies jedoch weder für ihn selbst von Vorteil noch hilft es, große Modelle zu verbessern.
„Die Codevervollständigung des CodeFuse IDE-Plug-Ins ist nützlich, da der vorhergesagte Code automatisch erfolgt und Sie dann nur die Tabulatortaste drücken müssen, um ihn zu übernehmen. Auf diese Weise können Sie ihn natürlich zum Arbeiten und Schreiben von normalem Code verwenden.“ "Erklärte Wu Ming.
Wenn Sie also auf ein neues AIGC-Tool stoßen, sollten Sie darüber nachdenken, ob es Ihnen in einigen Aspekten Ihrer Arbeit helfen kann. Nur auf diese Weise werden Sie es nutzen.
Die dritte Fähigkeit ist laut Wu Ming der Mut, es zu versuchen . Der Bereich der großen Modelle entwickelt sich so schnell, dass selbst das gleiche KI-Tool wie CodeFuse in ein paar Monaten völlig andere Fähigkeiten haben wird. Wenn Sie diese Tools nicht aus einer Entwicklungsperspektive betrachten, werden die Einschränkungen, die Sie erhalten, sehr groß sein.
Wu Ming gab ein Beispiel. Er hat mit einigen Kollegen kommuniziert, die CodeFuse verwenden. Viele Leute haben nur die Code-Vervollständigungsfunktion von CodeFuse verwendet und wissen nicht einmal, dass es ein Rechtsklick-Menü und eine Seitenleiste gibt. Wenn Sie diese Funktionen verwenden, kann dies in einem Ihrer Szenarios hilfreich sein.
Ein weiterer Punkt ist, den Mut zu haben, KI-Tools außerhalb des eigenen Fachgebiets auszuprobieren. Designer können beispielsweise CodeFuse verwenden, um einfache Entwicklungen durchzuführen, oder verschiedene KI-Tools basierend auf vorhandenen KI-Funktionen kombinieren, um neue Dinge zu erreichen. Sobald die hergestellten Dinge wertvoll sind, ist es im aktuellen Trend möglich, unerwartete Erfolge zu erzielen.
Die Zukunft ist da
Vor Kurzem hatte Wu Ming ein Problem.
Insbesondere zögerte er, seinem 8-jährigen Neffen etwas über große Modelle beizubringen.
Es gibt eine Denkschule im Internet, die glaubt, dass der frühe Kontakt mit großen Vorbildern junge Menschen zerstören wird, weil große Vorbilder den Denkprozess auslassen und Ihnen die Antwort direkt geben. Wenn es so weitergeht, werden diese Menschen nach dem Verlust des großen Modells nutzlos sein und mit ihren eigenen Fähigkeiten nichts mehr anfangen können.
Aber Wu Ming glaubt, dass die Sache zwei Seiten hat. Als er beispielsweise AIGC-Tools nutzte, um neues Wissen zu erlernen, stellte er fest, dass seine Lerneffizienz mit Hilfe dieser KI-Tools viel höher war. Sobald Sie diese Dinge gelernt haben, werden sie nicht verschwinden. Warum also nicht effektivere Methoden anwenden?
„Der Unterschied zwischen der Verwendung eines großen Modells oder nicht besteht darin, ob Sie darüber nachdenken oder nicht.“ Wenn Wu Ming CodeFuse verwendet, akzeptiert er den Inhalt der Codevervollständigung nicht gedankenlos, sondern verwendet ihn erst, nachdem er bestätigt hat, dass er korrekt ist. In diesem Prozess , er Das Gehirn arbeitet mit hoher Geschwindigkeit.
In Wu Mings Vorstellung könnte das endgültige Erscheinungsbild des großen Modells und der KI wie MOSS in „The Wandering Earth 2“ sein, und dieser Trend ist unumkehrbar.
„Diejenigen, die große Modelle verwenden, werden effizienter und werden diejenigen, die keine großen Modelle verwenden, im Wettbewerb besiegen. Auch Organisationen werden keine Ausnahme sein. Daher wird die Technologie großer Modelle definitiv populär werden.“ Wu Ming hat eine persönliche Erfahrung. Die Eines, das er erstellt hat In der Entwickler-Lern- und Kommunikationsgruppe sind seit der Veröffentlichung verschiedener großer Modelle alle ruhiger geworden, denn wenn Sie auf Probleme stoßen, können Sie einfach den KI-Assistenten direkt fragen, was effizienter und bequemer ist als die Kommunikation in der Gruppe.
Mit dieser Überzeugung wurde er zu einem engagierten Befürworter von Großmodellen, und unter seiner Führung haben alle Kollegen an seinem Schreibtisch CodeFuse verwendet.
Die Zukunft ist da und ich hoffe, dass keiner von uns dieses Fest verpassen wird.
CodeFuse, das im Artikel erwähnt wird, wird derzeit von Entwicklern zum Testen eingeladen. Sie können gerne Bewerbungen auf der offiziellen Website einreichen: https://codefuse.alipay.com/