Новая мова стваральніка Kotlin: афіцыйны спосаб размаўляць з LLM замест англійскай

<цела>

Падказка як праграма: новая мова для эпохі штучнага інтэлекту

На працягу многіх гадоў узаемадзеянне з вялікімі моўнымі мадэлямі (LLM) было падобна на размову на замежнай мове з вялікімі стаўкамі. Мы ствараем складаныя падказкі на англійскай мове, спадзеючыся на лепшае, але часта сутыкаемся з непаслядоўнасцю, неадназначнасцю і расчаравальнай недастатковай дакладнасцю. Стваральнік Kotlin, Андрэй Брэслаў з JetBrains, узначальвае радыкальнае рашэнне гэтай праблемы. Яго каманда распрацоўвае новую мову праграмавання пад умоўнай назвай «Kira», прызначаную не для размовы з кампутарамі ў традыцыйным разуменні, а для размовы з ІІ. Гэты крок сведчыць аб змене парадыгмы: ад нефармальнай падказкі да фармальнай выканальнай спецыфікацыі. Для прадпрыемстваў, якія выкарыстоўваюць штучны інтэлект на такіх платформах, як Mewayz, гэтая эвалюцыя можа ператварыць хаатычныя эксперыменты са штучным інтэлектам у надзейны кампанент модульнай бізнес-аперацыйнай сістэмы з кантролем версій.

Чаму падказкі на англійскай мове не падтрымліваюць бізнес-логіку

Хоць натуральная мова інтуітыўна зразумелая, яна, як вядома, недакладная для складаных задач. Інструкцыя накшталт «прааналізуйце продажы ў гэтым квартале і стварыце зводку» пакідае шырокі прастор для інтэрпрэтацыі. Якія паказчыкі? Які фармат? У параўнанні з якім базавым паказчыкам? Гэтая неадназначнасць прыводзіць да:

• Недэтэрмінаваныя вынікі: адзін і той жа запыт можа даць розныя вынікі, парушаючы аўтаматызаваныя працоўныя працэсы.
• Дрэнная рамонтапрыдатнасць: "Аператыўнае праектаванне" часта прадугледжвае наладжванне нетрывалых тэкставых радкоў без выразнага аўдытарскага следу.
• Схаваная складанасць: шматэтапнае разважанне або строгае фарматаванне даных неверагодна грувастка апісаць простай англійскай мовай.
• Праблемы інтэграцыі: Цяжка бесперашкодна ўплесці падказку на натуральнай мове ў дэтэрмінаваны працэс праграмнага забеспячэння, што з'яўляецца ключавым патрабаваннем для такой платформы, як Mewayz, дзе модулі павінны надзейна ўзаемадзейнічаць.

Афіцыйныя спецыфікацыі для надзейнага ўзаемадзеяння AI

Бачанне Breslav і Kira заключаецца ў стварэнні мовы, на якой распрацоўшчыкі змогуць пісаць зразумелыя, структураваныя і прыдатныя для праверкі спецыфікацыі для LLM. Замест наводнага параграфа вы б напісалі фармальны набор інструкцый, які вызначае абмежаванні задачы, чаканую структуру вываду і нават запасныя паводзіны. Думайце пра гэта як пра пераход ад расплывістых указанняў кур'еру да прадастаўлення дакладнага машыначытальнага GPS-маршруту з вызначанымі кантрольна-прапускнымі пунктамі. Гэты фармальны падыход гарантуе, што агент штучнага інтэлекту, які выконвае задачы ў рамках працоўнага працэсу Mewayz — напрыклад, здабывае даныя рахункаў-фактур з электронных лістоў і запаўняе базу дадзеных — будзе працаваць з прадказальнай структурай, што робіць яго выхад надзейным уводам для наступнага модуля ў ланцужку.

<цытата> «Асноўная ідэя заключаецца ў тым, каб зрабіць падказкі прыдатнымі для кампазіцыі, тэсціравання і кіравання... Гаворка ідзе пра тое, каб зрабіць гэта ўзаемадзеянне з LLM належным артэфактам праграмнай інжынерыі». – Андрэй Брэслаў пра матывацыю навамоўя.

Наступствы для модульных бізнес-сістэм, такіх як Mewayz

Патэнцыйны ўплыў на платформы бізнес-АС вельмі значны. У Mewayz, дзе розныя бізнес-функцыі (CRM, кіраванне праектамі, выстаўленне рахункаў) існуюць як узаемазвязаныя модулі, штучны інтэлект можа дзейнічаць як інтэлектуальная злучальная тканіна. Афіцыйная мова для LLM дазволіла б ствараць гэтыя дапоўненыя штучным інтэлектам злучэнні ў выглядзе надзейных кампанентаў, якія можна разгортваць. Распрацоўшчык можа, напрыклад, напісаць скрыпт "Kira", які вызначае агента службы падтрымкі кліентаў: указвае, як класіфікаваць намер білетаў, здабываць ключавыя аб'екты і фарматаваць структураваную карысную нагрузку JSON для модуля білетаў. Гэты скрыпт становіцца кантраляваным версіяй і адладжвальным актывам у экасістэме Mewayz, а не магічным заклінаннем, схаваным у полі падказкі. Ён ператварае штучны інтэлект з крэатыўнага, але ненадзейнага партнёра ў фармалізаваны, дзеючы механізм.

Будучыня: ад хуткага вырабу да праграмавання штучнага інтэлекту

Хоць канцэпцыя ўсё яшчэ знаходзіцца на ранняй стадыі распрацоўкі, яна прадвесціць будучыню, у якой "праграмаванне штучнага інтэлекту" будзе асобнай дысцыплінай. Мэта складаецца не ў тым, каб ліквідаваць натуральную мову — яна заўсёды будзе выдатнай адпраўной кропкай, — а ў тым, каб забяспечыць строгі мост паміж чалавечымі намерамі і машынным выкананнем. Для прадпрыемстваў гэта азначае, што магутныя магчымасці LLM нарэшце могуць быць інтэграваныя ў асноўныя працэсы з надзейнасцю праграмнага ўзроўню. Платформы, якія прымаюць гэты зрух, такія як Mewayz, дазволяць сваім карыстальнікам будаваць не толькі з дапамогай штучнага інтэлекту, але і на аснове штучнага інтэлекту, ствараючы сапраўды інтэлектуальныя і аўтаматызаваныя бізнес-сістэмы, у якіх кожнае ўзаемадзеянне, нават з нейронавай сеткай, вызначана дакладна і мэтанакіравана.

Часта задаюць пытанні

Падказка як праграма: новая мова для эпохі штучнага інтэлекту

На працягу многіх гадоў узаемадзеянне з вялікімі моўнымі мадэлямі (LLM) было падобна на размову на замежнай мове з вялікімі стаўкамі. Мы ствараем складаныя падказкі на англійскай мове, спадзеючыся на лепшае, але часта сутыкаемся з непаслядоўнасцю, неадназначнасцю і расчаравальнай недастатковай дакладнасцю. Стваральнік Kotlin, Андрэй Брэслаў з JetBrains, узначальвае радыкальнае рашэнне гэтай праблемы. Яго каманда распрацоўвае новую мову праграмавання пад умоўнай назвай «Kira», прызначаную не для размовы з кампутарамі ў традыцыйным разуменні, а для размовы з ІІ. Гэты крок сведчыць аб змене парадыгмы: ад нефармальнай падказкі да фармальнай выканальнай спецыфікацыі. Для прадпрыемстваў, якія выкарыстоўваюць штучны інтэлект на такіх платформах, як Mewayz, гэтая эвалюцыя можа ператварыць хаатычныя эксперыменты са штучным інтэлектам у надзейны кампанент модульнай бізнес-аперацыйнай сістэмы з кантролем версій.

Чаму падказкі на англійскай мове не падтрымліваюць бізнес-логіку

Хоць натуральная мова інтуітыўна зразумелая, яна, як вядома, недакладная для складаных задач. Інструкцыя накшталт «прааналізуйце продажы ў гэтым квартале і стварыце зводку» пакідае шырокі прастор для інтэрпрэтацыі. Якія паказчыкі? Які фармат? У параўнанні з якім базавым паказчыкам? Гэтая неадназначнасць прыводзіць да:

Афіцыйныя спецыфікацыі для надзейнага ўзаемадзеяння AI

Бачанне Breslav і Kira заключаецца ў стварэнні мовы, на якой распрацоўшчыкі змогуць пісаць зразумелыя, структураваныя і прыдатныя для праверкі спецыфікацыі для LLM. Замест наводнага параграфа вы б напісалі фармальны набор інструкцый, які вызначае абмежаванні задачы, чаканую структуру вываду і нават запасныя паводзіны. Думайце пра гэта як пра пераход ад расплывістых указанняў кур'еру да прадастаўлення дакладнага машыначытальнага GPS-маршруту з вызначанымі кантрольна-прапускнымі пунктамі. Гэты фармальны падыход гарантуе, што агент штучнага інтэлекту, які выконвае задачы ў рамках працоўнага працэсу Mewayz — напрыклад, здабывае даныя рахункаў-фактур з электронных лістоў і запаўняе базу дадзеных — будзе працаваць з прадказальнай структурай, што робіць яго выхад надзейным уводам для наступнага модуля ў ланцужку.

Наступствы для модульных бізнес-сістэм, такіх як Mewayz

Патэнцыйны ўплыў на платформы бізнес-АС вельмі значны. У Mewayz, дзе розныя бізнес-функцыі (CRM, кіраванне праектамі, выстаўленне рахункаў) існуюць як узаемазвязаныя модулі, штучны інтэлект можа дзейнічаць як інтэлектуальная злучальная тканіна. Афіцыйная мова для LLM дазволіла б ствараць гэтыя дапоўненыя штучным інтэлектам злучэнні ў выглядзе надзейных кампанентаў, якія можна разгортваць. Распрацоўшчык можа, напрыклад, напісаць скрыпт "Kira", які вызначае агента службы падтрымкі кліентаў: указвае, як класіфікаваць намер білетаў, здабываць ключавыя аб'екты і фарматаваць структураваную карысную нагрузку JSON для модуля білетаў. Гэты скрыпт становіцца кантраляваным версіяй і адладжвальным актывам у экасістэме Mewayz, а не магічным заклінаннем, схаваным у полі падказкі. Ён ператварае штучны інтэлект з крэатыўнага, але ненадзейнага партнёра ў фармалізаваны, дзеючы механізм.

Будучыня: ад хуткага вырабу да праграмавання штучнага інтэлекту

Хоць канцэпцыя ўсё яшчэ знаходзіцца на ранняй стадыі распрацоўкі, яна прадвесціць будучыню, у якой "праграмаванне штучнага інтэлекту" будзе асобнай дысцыплінай. Мэта складаецца не ў тым, каб ліквідаваць натуральную мову — яна заўсёды будзе выдатнай адпраўной кропкай, — а ў тым, каб забяспечыць строгі мост паміж чалавечымі намерамі і машынным выкананнем. Для прадпрыемстваў гэта азначае, што магутныя магчымасці LLM нарэшце могуць быць інтэграваныя ў асноўныя працэсы з надзейнасцю праграмнага ўзроўню. Платформы, якія прымаюць гэты зрух, такія як Mewayz, дазволяць сваім карыстальнікам будаваць не толькі з дапамогай штучнага інтэлекту, але і на аснове штучнага інтэлекту, ствараючы сапраўды інтэлектуальныя і аўтаматызаваныя бізнес-сістэмы, у якіх кожнае ўзаемадзеянне, нават з нейронавай сеткай, вызначана дакладна і мэтанакіравана.