この大規模モデルは、自然言語理解を通じてローコード開発者向けの要件ドキュメントとコードを自動的に生成でき、コードエラーの自動検出と修復、コードの自動最適化、冗長性の特定、効率的なソリューションなどの自動機能も備えており、開発者にメリットをもたらします。デマンド モード、設計モード、および開発モードを変更すると、時間とコストが節約され、コードの品質が向上し、開発者のしきい値と学習コストがさらに削減されます。
さらに重要なことは、ドキュメント、テンプレート、ビジネス プロセス、サンプル、ソース コードの大規模モデルの自己学習機能、およびローコード設計レイアウトとロジック最適化機能の統合を通じて、ローコード ポジショニング フォームがアップグレードされることです。開発境界が拡大され、値の範囲が開かれるため、大規模モデル機能を統合したローコード開発プラットフォームが GPT 2B アプリケーション実装のアクセラレーターになることが予想されます。したがって、ローコード開発プラットフォームを再定義する必要があります。
Wang Enyao 氏は、ローコードと大規模モデルの統合によってもたらされる機会と課題が共存していると述べました。その機会は、プロ以外の開発者に真の権限を与え、すべての役割が開発プロセスに参加できることを認識し、継続的なトレーニングと蓄積を通じて大規模モデルとローコードの深い統合を強化し、インテリジェントな開発の価値を発揮できることにあります。ローコード開発。
課題は、一方では、新興市場の需要に後押しされ、ローコード アクセラレーションとプライベート ドメイン データの組み合わせにより、アプリケーションの開発と展開をより効率的かつ正確に完了し、同時に保証基準も満たさなければならないことです。高可用性、高信頼性、高セキュリティを実現します。一方で、大規模モデルをエンジニアリングすることでアプリケーションコストを削減するには、大規模モデルをドメイン知識と統合する必要があります。同時に、大規模モデルによってもたらされるビジネスリスクを回避するために、プライベートドメインデータのセキュリティと信頼性を確保する必要があります。