Sự trỗi dậy của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn ( LLMs ) đã tạo ra một thách thức bất ngờ cho những người tạo ra ngôn ngữ lập trình. Trong khi các hệ thống AI này có thể tạo ra mã từ các lời nhắc bằng ngôn ngữ tự nhiên, chúng đang vô tình làm cho việc áp dụng các ngôn ngữ lập trình mới trở nên khó khăn hơn.
Cái Bẫy Dữ Liệu Huấn Luyện
Các nhà phát triển đang làm việc với các ngôn ngữ lập trình mới đang phát hiện ra một vấn đề cơ bản: LLMs hoạt động tốt nhất với những ngôn ngữ có dữ liệu huấn luyện phong phú trực tuyến. Điều này tạo ra một chu kỳ tự củng cố nơi các ngôn ngữ đã được thiết lập như Python và JavaScript trở nên thống trị hơn nữa, trong khi các ngôn ngữ mới gặp khó khăn trong việc tìm chỗ đứng.
Vấn đề trở nên đặc biệt rõ ràng khi cố gắng sử dụng LLMs với các ngôn ngữ phát triển nhanh như Zig . Bởi vì những ngôn ngữ này thay đổi nhanh chóng, AI thường tạo ra mã lỗi thời dựa trên các phiên bản cũ hơn được tìm thấy trong dữ liệu huấn luyện của nó. Đối với các ngôn ngữ chuyên biệt hơn như Faust , kết quả có thể gây thất vọng do hạn chế về các ví dụ trong bộ dữ liệu huấn luyện.
Thách thức dữ liệu huấn luyện LLM cho các ngôn ngữ lập trình mới:
- Zig : Tạo ra mã lỗi thời do ngôn ngữ phát triển nhanh chóng
- Faust : Kết quả kém do hạn chế về số lượng ví dụ huấn luyện
- React : Mã không nhất quán trộn lẫn các thành ngữ và thực hành khác nhau
- Giải pháp tinh chỉnh: Yêu cầu bộ dữ liệu lớn và chuyên môn kỹ thuật
Tinh Chỉnh Như Một Giải Pháp Tiềm Năng
Một số nhà phát triển đang khám phá việc tinh chỉnh như một giải pháp thay thế. Bằng cách huấn luyện các mô hình hiện có trên các ngôn ngữ lập trình cụ thể, có thể cải thiện hiệu suất của chúng một cách đáng kể. Những thành công gần đây với các mô hình như Goedel-Prover-V2-32B , được tinh chỉnh cho các chứng minh Lean , cho thấy triển vọng cho phương pháp này.
Tuy nhiên, giải pháp này đòi hỏi các bộ dữ liệu lớn và chuyên môn kỹ thuật, khiến việc triển khai hiệu quả trở nên thách thức đối với các dự án ngôn ngữ nhỏ hơn.
Các Ví Dụ Fine-Tuning Thành Công:
- Goedel-Prover-V2-32B : Dựa trên Qwen3-32B , được fine-tuned cho các chứng minh Lean
- Fine-tuning Agda : Kết quả thành công ngay cả với các tập dữ liệu nhỏ và không hoàn hảo
- Yêu cầu: Tập dữ liệu lớn và đa dạng để đạt hiệu suất tối ưu
Tình Trạng Tiến Thoái Lưỡng Nan Giữa Chất Lượng và Số Lượng
Thật thú vị, có nhiều dữ liệu huấn luyện hơn không phải lúc nào cũng có nghĩa là kết quả tốt hơn. Một số nhà phát triển báo cáo rằng các framework phổ biến như React có thể dẫn đến việc tạo mã không nhất quán, trộn lẫn các phong cách mã hóa khác nhau và các thực hành lỗi thời. Điều này đã khiến một số người thích làm việc với các ngôn ngữ ít phổ biến hơn nhưng nhất quán hơn, nơi họ có thể bổ sung hỗ trợ AI bằng chuyên môn của riêng mình.
Vượt Ra Ngoài Cú Pháp: Ngôn Ngữ Như Công Cụ Tư Duy
Cuộc thảo luận mở rộng ra ngoài việc tạo mã đơn thuần đến mục đích cơ bản của các ngôn ngữ lập trình. Những công cụ này không chỉ phục vụ như các phương thức giao tiếp mà còn như các khung nhận thức định hình cách các nhà phát triển suy nghĩ về các vấn đề. Thuật ngữ y học giúp bác sĩ suy nghĩ về các vấn đề sức khỏe, SQL giúp với các mối quan hệ dữ liệu, và các ngôn ngữ chức năng thúc đẩy các phương pháp giải quyết vấn đề sạch sẽ hơn.
Nếu chúng ta mất đi các công cụ để có tư duy chính xác, chúng ta có thể mất đi khả năng có những suy nghĩ chính xác hoàn toàn.
Nghịch Lý Đổi Mới
LLMs được huấn luyện trên các giải pháp hiện có, khiến chúng vốn dĩ hướng về quá khứ. Điều này làm dấy lên lo ngại về việc liệu tiến bộ trong thiết kế ngôn ngữ lập trình có thể trì trệ nếu các nhà phát triển trở nên quá phụ thuộc vào các công cụ AI chỉ có thể tái kết hợp các mẫu hiện có.
Thách thức đối với những người tạo ra ngôn ngữ là tìm cách đổi mới trong khi làm việc trong một hệ sinh thái ngày càng bị thống trị bởi các hệ thống AI ưu tiên các phương pháp đã được thiết lập hơn là những phương pháp thử nghiệm.
Nhìn Về Tương Lai
Bất chấp những thách thức này, nhiều nhà phát triển tin rằng vẫn còn giá trị trong việc tạo ra các ngôn ngữ lập trình mới. Chìa khóa có thể nằm ở việc tập trung vào các lĩnh vực chuyên biệt nơi độ chính xác và biểu đạt cụ thể quan trọng hơn khả năng tương thích rộng rãi với các công cụ AI hiện có. Ngôn ngữ tự nhiên, mặc dù linh hoạt, có thể không bao giờ sánh được với độ chính xác và khả năng lặp lại mà các ngôn ngữ lập trình chuyên biệt có thể cung cấp.
Tương lai có thể sẽ có sự cân bằng giữa hỗ trợ AI và đổi mới của con người, nơi các ngôn ngữ mới phải chứng minh giá trị của chúng không chỉ với các nhà phát triển con người, mà còn với các hệ thống AI ngày càng giúp viết mã.
Tham khảo: Working on a Programming Language in the Age of LLMs