- Kỹ thuật phần mềm đã trải qua nhiều chuyển đổi, từ mã máy nhị phân đến ngôn ngữ bậc cao như JavaScript, PHP.
- Các thách thức của kỹ thuật phần mềm truyền thống: chi phí tuyển dụng kỹ sư cao ($137,000 - $173,000/năm), chất lượng phần mềm chưa tối ưu, quy trình phát triển tốn thời gian (300-500 dòng mã/ngày).
- Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) giúp tạo mã nhanh hơn, ít lỗi hơn với công cụ như GitHub Copilot, ChatGPT, Tabnine. Enzyme nổi bật trong phát triển web front-end.
- LLM phân tích mã, phát hiện lỗi, đưa ra phản hồi về chất lượng mã nhanh hơn con người.
- LLM tự động tạo các trường hợp kiểm thử, đảm bảo độ mạnh mẽ và tin cậy của phần mềm. Chúng cũng tạo tài liệu chính xác, toàn diện, giảm thời gian lập trình viên cần dành cho việc này.
- LLM dịch các ngôn ngữ lập trình, thúc đẩy khả năng tương tác giữa các stack công nghệ.
- Thách thức của LLM: ảo giác (hallucination), chất lượng và độ chệch dữ liệu huấn luyện, vấn đề bảo mật và quyền riêng tư.
- Các LLM mới được cải thiện bằng cách huấn luyện trên dữ liệu chất lượng cao hơn, làm rõ mục đích sử dụng và giới hạn phản hồi.
- Doanh nghiệp cần LLM riêng để ngăn chặn tấn công từ bên ngoài.
📌 Mô hình ngôn ngữ lớn đang tạo ra bước ngoặt sâu sắc trong kỹ thuật phần mềm bằng cách cải thiện chất lượng hệ thống, tự động hóa quy trình và giảm công sức. Mặc dù còn một số thách thức như ảo giác, chất lượng dữ liệu và bảo mật, nhưng lợi ích tiềm năng quá lớn để có thể bỏ qua. Tương lai của kỹ thuật phần mềm chắc chắn sẽ chứng kiến sự thay đổi mô hình sâu sắc nhờ các mô hình AI mạnh mẽ này.
https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2024/03/20/revolutionizing-software-development-with-large-language-models/