"Cliquez", "cliquez".
Wu Ming a saisi un mot-clé sur le clavier et le code qu'il voulait saisir est immédiatement apparu automatiquement.
Il jeta un rapide coup d'œil et sentit qu'il n'y avait rien de mal. Il appuya sur la touche "Tab" et le code passa du gris au normal, ce qui signifiait que le code avait été adopté et faisait partie du code qu'il avait écrit.
Il s'agit d'un scénario courant dans lequel il écrit du code récemment.
Le code qui émerge automatiquement provient des prédictions de l'IA, et cette capacité magique vient de l'IA générative (AIGC), qui est devenue de plus en plus populaire ces derniers temps. Cependant, l'outil intelligent CodeFuse qu'il utilise est exclusif aux programmeurs et est l'AIGC . Applications en R&D.
Derrière AIGC se trouve la technologie de grands modèles de langage qui devient de plus en plus populaire. Découvrons ensuite son histoire avec la technologie des grands modèles.
Impliquez-vous dans les grands modèles
L'AIGC a connu un regain de popularité dès l'année dernière : un homme qui n'avait jamais touché à la peinture a remporté un prix d'exposition de peinture grâce à un outil de peinture IA. Depuis lors, de nombreuses personnes ont commencé à s’intéresser à l’AIGC.
Cependant, il sera tôt cette année pour que Wu Ming se lance dans les grands modèles.
Juste après le Nouvel An 2023, un ami lui a dit : "Il existe un outil d'IA qui peut non seulement répondre à toutes les questions, mais aussi écrire du code. C'est génial. Allez y jeter un oeil !"
L'outil d'IA mentionné ici est en fait ChatGPT 3.5, qui vient d'être publié à cette époque. Comparé aux outils d'IA précédents, y compris sa propre première version, cet outil AIGC est très différent en termes d'intelligence.
Wu Ming n'était pas convaincu au début, car il avait également envisagé d'autres outils d'IA auparavant, mais la plupart d'entre eux étaient considérés comme « artificiellement retardés » et ne pouvaient pas obtenir les résultats qu'il souhaitait.
À ce moment-là, il a vu quelqu'un dans le groupe d'échange technique discuter d'un problème rencontré. L'étudiant qui a posé la question était perplexe. Les autres étudiants du groupe ne comprenaient pas le contenu ou n'en connaissaient pas la raison. Aucun résultat pendant un moment. Wu Ming ne comprenait pas non plus cette technologie, mais avec l'attitude de l'essayer, il a soumis le problème à ChatGPT. AI a rapidement fait des suggestions. Il a transmis les résultats au groupe et le camarade de classe a rapidement résolu le problème selon les suggestions.
" Mon humeur à ce moment-là était sous le choc. " Wu Ming a décrit ses sentiments de cette façon.
À partir de ce moment-là, Wu Ming a commencé à prendre l'initiative de tout comprendre sur l'AIGC, y compris la technologie des grands modèles de langage qui la sous-tend.
Le travail de Wu Ming est le développement Java. Deux ans après l'obtention de son diplôme, il a rejoint Ant en 2021 et est devenu ingénieur Java senior. Son travail quotidien principal est d'écrire du code.
Dans ses temps libres, il aime aussi partager. Non seulement il est un expert du blog CSDN, mais les livres électroniques qu'il a écrits ont également été classés parmi les 10 meilleurs téléchargements de la communauté des développeurs Alibaba Cloud en 2022.
Après avoir commencé à étudier les grands modèles, il a écrit de nombreux articles connexes et a été invité par le Ant Technology Learning and Growth Center à animer une diffusion en direct avec tous les étudiants en technique pour partager son point de vue sur les grands modèles et leurs compétences d'utilisation.
Plus il en apprenait sur les grands modèles, plus il croyait : « L'élan des grands modèles est imparable. Ce n'est qu'en apprenant à l'adopter que nous pourrons nous adapter à la prochaine ère.
Cependant, au travail, pendant longtemps cette année, il n’a pas utilisé l’IA pour écrire du code. En effet, l'entreprise a des réglementations strictes sur les services d'outils externes et l'utilisation de ces outils externes implique des risques de sécurité et de conformité.
Heureusement, le modèle Bailing d'Ant fait l'objet d'une recherche et d'un développement intensifs, et CodeFuse, un assistant R&D intelligent basé sur celui-ci, a finalement été lancé pour des tests internes dans Ant en juin.
Quand les grands modèles rencontrent la R&D
Wu Ming attendait CodeFuse avec impatience depuis longtemps et l'a appliqué dès son annonce, il a donc été l'un des premiers utilisateurs à l'essayer. Qu'est-ce que ça fait d'essayer quelque chose de nouveau ?
"Honnêtement, cela n'a pas répondu à mes attentes", a-t-il répondu. Il a ensuite expliqué qu'il savait que le CodeFuse sorti à cette époque n'était que la version 7B, soit 7 milliards de paramètres. Par rapport aux grands modèles avec des centaines ou des centaines de milliards de paramètres dans le monde extérieur, il est normal que ses capacités être inférieur.
De plus, à cette époque, CodeFuse ne lançait qu'une version Web, et les utilisateurs posaient des questions et obtenaient des réponses sur la page Web, ce qui était incompatible avec les habitudes des programmeurs en matière d'écriture de code.
Cependant, il a toujours de grandes attentes à l'égard de CodeFuse : « La vitesse de développement des grands modèles est trop rapide. Certains disent qu'un jour pour un grand modèle prend un an pour l'industrie. Vous ne pouvez pas le regarder d'un point de vue fixe . que CodeFuse pourra le développer au fil du temps. " Cela fonctionne normalement. "
Je dois dire que sa prédiction était très correcte. Seulement 4 mois plus tard, CodeFuse, qui a de nouveau été testé en interne, a non seulement amélioré les paramètres du modèle à plusieurs reprises, mais a également développé un plug-in IDE, permettant aux développeurs d'utiliser les capacités de CodeFuse à tout moment lorsqu'ils utilisent des outils de développement pratiques.
Le 24 octobre, après avoir subi une inspection interne, le plug-in CodeFuse IDE a commencé à inviter des tests externes. Ses capacités ouvertes incluent la complétion de code, l'interprétation de code, l'annotation de code, l'optimisation de code, la génération de tests unitaires, etc.
Parmi ces capacités, la préférée de Wu Ming est la complétion de code.
" Vous savez quoi ? C'est tellement génial quand le code prédit par l'assistant est exactement le même que ce que vous pensiez ! " En parlant de cela, il ne pouvait s'empêcher de rayonner d'enthousiasme : " C'est comme être connecté à l'IA. Vous et l’ordinateur travaillez ensemble. Deux ne font plus qu’un, oubliant tout le reste.
En termes professionnels, cette description est en fait appelée « flux », ce qui signifie que les gens entrent dans un état d'altruisme total lorsqu'ils font les choses. Dans cet état, l'efficacité de faire les choses est grandement améliorée.
Le flow est un état auquel aspirent de nombreux professionnels. Certaines personnes dépensent d'énormes sommes d'argent pour améliorer leur environnement de travail simplement afin d'augmenter leurs chances d'entrer dans un état de flow. Selon Wuming, les assistants R&D basés sur de grands modèles ont également la possibilité de mettre les gens dans un état de flux.
Cependant, Wuming regrette que d'autres fonctions de CodeFuse ne lui aient pas encore permis une telle expérience. Par exemple, lors de la génération du code de test unitaire, le code généré prend beaucoup de temps à modifier et à ajuster, et parfois ce n'est pas aussi efficace que de l'écrire vous-même. Une raison importante à cela est que la base de code d'Ant est trop complexe et trop volumineuse et nécessite de nombreuses configurations spéciales. Cependant, l'assistant IA actuel n'est pas assez puissant pour faire face à une telle situation.
Bien entendu, Wu Ming pense également que les capacités de CodeFuse continueront de s’améliorer et que tous les problèmes rencontrés seront améliorés ou résolus.
Wu Ming imagine même qu'un jour CodeFuse pourra être utilisé non seulement pour écrire du code, mais aussi pour réaliser l'ensemble du cycle de recherche et développement. Par exemple, avant le début de la R&D, vous devez discuter des exigences, concevoir le système en fonction des exigences, puis écrire le code. Après avoir écrit le code, vous devez réviser, déboguer, déployer, exploiter et maintenir conjointement, etc. Souvent, ce sont ces étapes qui prennent le plus de temps et causent le plus de problèmes. Si CodeFuse peut intervenir sur ces liens, cela améliorera sans aucun doute encore l'efficacité de chacun.
En fait, CodeFuse suit effectivement ces instructions, comme en témoigne son nom « R&D Assistant » au lieu de « Code Assistant ».
Plus tard dans l'interview, je lui ai également demandé quelques conseils sur l'utilisation de CodeFuse.
Trois conseils pour utiliser les assistants R&D IA
" Le premier conseil est de réduire vos attentes en matière d'IA ", m'a dit Wu Ming. Pourquoi dites vous cela?
Il a expliqué que les grands modèles d'aujourd'hui, comparés aux humains, sont équivalents à des enfants de 8 ou 9 ans. Bien qu'ils aient déjà une certaine intelligence, ils en sont encore aux premiers stades.
De nos jours, le battage médiatique extérieur autour de l'AIGC et des grands modèles est comme ajouter de l'huile sur le feu : à une époque où il fait extrêmement chaud, après toute cette publicité, les attentes de nombreuses personnes à l'égard des grands modèles ont été portées à des niveaux très élevés. Lorsque les réponses obtenues ne sont pas conformes aux attentes, leurs défauts seront infiniment amplifiés, et l'attitude passera d'extrêmement favorable à extrêmement désobligeante, et ils ne voudront plus réessayer.
"Il faut beaucoup d'efforts pour vivre un moment comme celui que j'ai vécu, et une fois que vous l'avez vécu, vous ne pouvez plus vous en passer."
Wuming a pris CodeFuse comme exemple. Lorsqu'il a commencé à utiliser la complétion de code, il ne pouvait pas toujours savoir quand l'assistant générerait le code prédit et comment écrire des commentaires pour mieux générer le code souhaité. Ce n’est qu’après de nombreuses tentatives qu’il s’est senti à l’aise et a acquis une certaine compréhension tacite que l’assistant IA ne faisait vraiment qu’un avec lui.
Le deuxième conseil est d'intégrer l'assistant AI dans votre workflow . Tout comme la version Web précédente de CodeFuse, tout le monde testait uniquement toutes sortes de questions étranges pour obtenir de mauvaises réponses pour le plaisir, mais en fait, cela n'est pas bénéfique pour eux-mêmes et cela n'aide pas non plus à améliorer les grands modèles.
"La complétion du code du plug-in CodeFuse IDE est utile car son code prédit est automatique, et il vous suffit ensuite d'appuyer sur la touche Tab pour l'adopter. De cette façon, vous l'utiliserez naturellement pour travailler et écrire du code normal. ", a expliqué Wu Ming.
Par conséquent, lorsque vous rencontrez un nouvel outil AIGC, autant vous demander s'il a la possibilité de vous aider dans certains aspects de votre travail.
Selon Wu Ming, la troisième compétence est le courage d’essayer . Le domaine des grands modèles se développe si rapidement que même le même outil d’IA tel que CodeFuse aura des capacités complètement différentes dans quelques mois. Si vous n’examinez pas ces outils dans une perspective de développement, les limitations que vous rencontrerez seront très importantes.
Wu Ming a donné un exemple. Il a communiqué avec certains collègues qui utilisent CodeFuse. De nombreuses personnes n'ont utilisé que la fonction de complétion de code de CodeFuse et ne savent même pas qu'elle dispose d'un menu contextuel et d'une barre latérale. Si vous utilisez ces fonctions, cela peut être utile dans l'un de vos scénarios.
Un autre point est d’avoir le courage d’essayer des outils d’IA en dehors de votre propre domaine d’expertise. Par exemple, les concepteurs peuvent utiliser CodeFuse pour effectuer un développement simple, ou combiner différents outils d'IA basés sur les capacités d'IA existantes pour réaliser de nouvelles choses.Une fois que les choses créées ont de la valeur, dans la tendance actuelle, il est possible d'obtenir un succès inattendu.
Le futur est là
Récemment, Wu Ming a eu un problème.
Plus précisément, il hésitait à enseigner les grands modèles à son neveu de 8 ans.
Il existe une école de pensée sur Internet qui estime qu'une exposition précoce aux grands modèles détruira les jeunes, car les grands modèles omettent le processus de réflexion et vous donnent directement la réponse. Si les choses continuent ainsi, une fois le grand modèle perdu, ces gens seront inutiles et incapables de faire quoi que ce soit avec leurs propres capacités.
Mais Wu Ming estime qu’il y a deux côtés à la question. Par exemple, lorsqu'il a utilisé les outils AIGC pour acquérir de nouvelles connaissances, il a constaté qu'avec l'aide de ces outils d'IA, son efficacité d'apprentissage était beaucoup plus élevée. Une fois que vous aurez appris ces choses, elles ne disparaîtront pas, alors pourquoi ne pas utiliser des méthodes plus efficaces ?
" La différence entre utiliser ou non un grand modèle est de savoir si vous y réfléchissez ou non. " Lorsque Wu Ming utilise CodeFuse, il n'accepte pas sans réfléchir le contenu de la complétion du code, mais ne l'utilise qu'après avoir confirmé qu'il est correct. , il Le cerveau fonctionne à grande vitesse.
Dans l'imagination de Wu Ming, l'apparence finale du grand modèle et de l'IA pourrait ressembler à MOSS dans "The Wandering Earth 2", et cette tendance est irréversible.
"Ceux qui utilisent de grands modèles deviendront plus efficaces et battront ceux qui n'utilisent pas de grands modèles dans la compétition. Même les organisations ne feront pas exception. Par conséquent, la technologie des grands modèles deviendra certainement populaire. " Wu Ming a une expérience personnelle. celui qu'il a créé Dans le groupe d'apprentissage et de communication des développeurs, tout le monde est plus silencieux depuis la sortie de divers grands modèles, car si vous rencontrez des problèmes, vous pouvez simplement demander directement à l'assistant IA, ce qui est plus efficace et plus pratique que de communiquer dans le groupe.
Fort de cette conviction, il est devenu un partisan dévoué des modèles à grande échelle et, sous sa direction, ses collègues autour de son bureau ont tous utilisé CodeFuse.
L’avenir est là et j’espère qu’aucun d’entre nous ne manquera cette fête.
CodeFuse mentionné dans l'article est actuellement invité à être testé par les développeurs. Vous êtes invités à soumettre des candidatures sur le site officiel : https://codefuse.alipay.com/