Табнин спонсировал этот пост.
Инженерные лидеры сталкиваются с растущим давлением, чтобы интегрировать ИИ в разработку программного обеспечения, при этом сбалансируя выбор моделей, оптимизацию производительности, безопасность и эффективность затрат. Традиционные подходы с точной настройкой требуют значительных ресурсов и борются за то, чтобы идти в ногу с развивающимися кодовыми базами предприятия. Между тем, интеллектуальные системы маршрутизации и экспертные модели создают проблемы сложности и масштабируемости.
Задача заключается в развертывании решений искусственного интеллекта, которые предоставляют точные, контекстные рекомендации, сохраняя при этом гибкость и эффективность в различных средах развития. В этой статье рассматриваются преимущества и ограничения различных стратегий моделей искусственного интеллекта-смеси экспертов (MOE), тонкой настройки, извлечения генерации (RAG) и гибридных подходов-предлагая основу для выбора наиболее эффективного решения для разработки программного обеспечения для корпоративного программного обеспечения.
Интеграция LLM и SLMS
Интеграция моделей малых языков (SLM) и крупных языковых моделей (LLMS) для задач разработки программного обеспечения оптимизирует эффективность, используя сильные стороны обоих. Этот гибридный подход приносит пользу таким задачам, как генерация кода, отладка и документация с помощью таких методов, как модели MOE, адаптеры для конкретных задач и совместные алгоритмы.
Смесь экспертов (MOE) и адаптеров, специфичных для задачи,
Архитектуры MOE используют механизм стробирования для динамического назначения задач наиболее подходящей модели. Этот подход оптимизирует эффективность, выделяя более простые задачи на более мелкие модели и сложные на более крупные модели. Аналогичным образом, адаптеры, специфичные для задачи, повышают производительность LLM, позволяя более мелким моделям выступать в качестве посредников для специализированных задач в жизненном цикле разработки программного обеспечения (SDLC).
Совместные алгоритмы и коолм
Совместные алгоритмы, такие как CO-LLM, разработанные MIT CSAIL, повышают точность LLM, выбирая экспертные модели при необходимости. «Переменная коммутатора» определяет, когда для участия в вводе эксперта, повышая фактическую точность при минимизации вычислительных накладных расходов.
В отличие от традиционных методов, требующих одновременного выполнения модели, CO-LLM селективно активирует экспертные модели для конкретных токенов, оптимизируя использование ресурсов. Этот подход продемонстрировал успех в таких областях, как биомедицинские данные и математика, опережая автономные LLMS.
Интеллектуальная маршрутизация в системах MOE
Интеллектуальная маршрутизация оценивает сложность запроса, чтобы определить, может ли модель общего назначения обрабатывать этот запрос или требуется специализированная модель. На уровне токена этот метод выбирает экспертные модели для критических запросов точности. Тем не менее, реализация этого подхода в разработке программного обеспечения предпринимает проблемы. Эффективное использование требует постоянных механизмов обратной связи, мелкозернистого контроля над конфигурациями маршрутизации и возможности переопределить неправильные ответы.
Основное ограничение этого подхода заключается в том, что LLM и SLM зависят от статических данных обучения, что делает их по своей сути устаревшей и отсутствует контекстуальную осведомленность о развивающихся кодовых базах предприятия. Чтобы поддерживать эффективность, предпринимательские команды должны будут постоянно точно настроить несколько экспертных моделей на различных языках программирования, библиотеках, зависимостях, политике безопасности и архитектурных моделях. Этот процесс вызывает высокие вычислительные затраты и накладные расходы на ресурсы, что делает его непрактичным, учитывая быстрые темпы эволюции кодовой базы.
Тряпка как масштабируемая альтернатива
RAG обеспечивает более эффективную и масштабируемую альтернативу, динамически получая внешние данные в режиме реального времени. Это гарантирует, что ответы остаются точными, своевременными и контекстуально релевантными без необходимости обширной точной настройки. В отличие от точной настройки статической модели, RAG позволяет адаптировать к контекстам, специфичным для конкретных проектов и организации, не требуя нескольких специализированных моделей.
Разработка тряпки в корпоративном программном обеспечении
Рассмотрим разработчик, назначенный проблемой JIRA, требующей обновлений в архитектуре backend и MicroServices. С помощью интеллектуального подхода к маршрутизации разработчику потребуется доступ к нескольким тонко настроенным моделям, и каждый из них может быть уже устаревшим из-за постоянных изменений в разработке. Этот подход неэффективен с точки зрения как вычислительных ресурсов, так и сложности развертывания.
В качестве альтернативы, с системой на основе тряпки, тысячи разработчиков могли полагаться на один исполнительный LLM. Если безопасность и конфиденциальность являются приоритетами, предприятие может развернуть LLM с открытым исходным кодом в помещениях, снижая эксплуатационные расходы исключительно на аппаратное и энергопотребление. Развертывание виртуального частного облака (VPC) также предлагает полностью частный и надежный подход к развертыванию, который является экономически эффективным без требуния аппаратного закупки.
Когда модель развернута в платформе разработки программного обеспечения AI, разработчики могут использовать механизмы выбора контекста, чтобы направить архитектуру RAG на наиболее релевантную комбинацию источников контекста для поставленной задачи из их локального рабочего пространства, изображений, а также источников не-код и кодовой базы. Эта контролируемая контекстуализация улучшает качество кода без бремени ресурса точной настройки модели.
Исследования Университета Сингапура показывают, что RAG является одним из наиболее эффективных методов снижения галлюцинаций в ответах LLM. В реальных настройках предприятия сложные реализации RAG продемонстрировали до 80% улучшения качества кода при работе в рамках автономной, локальной модели развертывания на основе VPC.
Контекстуализированный агент рабочий процесс, использующий тряпку через платформу разработки программного обеспечения AI, будет выглядеть так на практике:
Структурируя контекстуальные входы таким образом, RAG эффективно обеспечивает преимущества точной настройки, не требуя обширного переподготовки модели. Этот подход дает разработчикам прямой контроль над контекстуализацией ответов LLM, повышению точности и эффективности.
Контекстное осознание через тряпку и тонкую настройку
Выбор между тряпкой и тонкой настройкой зависит от конкретных инженерных вариантов использования. Предприятия получают выгоду от гибких, настраиваемых гибридных подходов, которые стимулируют разработку платформ разработки программного обеспечения для искусственного интеллекта. Эти платформы обеспечивают контроль над выбором модели, контекстуальными источниками, конфигурациями развертывания и агентскими рабочими процессами, что позволяет инженерным группам адаптировать реализации ИИ к своим потребностям.
SLMS для специализированного завершения кода
SLMs особенно хорошо подходят для завершения тонкого настройки в специализированных доменах. Тысячи инженеров в таких отраслях, как производство полупроводников (с использованием Verilog), аэрокосмическая и защита (с использованием сборки, ADA или Rust) и правительства (с использованием COBOL), полагаются на тонкие SLM для их точности и аудитации. Эти модели являются экономически эффективными для локальных развертываний, способных работать даже в воздушных средах.
Недавние достижения в моделях рассуждений, такие как OpenAI O3-Mini, демонстрируют эффективность объединения SLM с RAG для проверки и проверки агента. Принимая базы данных, основанные на правилах, модели рассуждений подтверждают код против предопределенных архитектурных стандартов, безопасности и производительности, предоставляя действенные рекомендации в рамках запросов.
LLM для глубоких рассуждений и широких приложений SDLC
LLMS преуспевает в глубоких рассуждениях, сложной отладке и полномасштабной генерации кода. Из-за их широкой базы знаний, один LLM может поддерживать несколько языков программирования, парадигм и архитектуры, снижая необходимость в нескольких тонких моделях. Развертывание LLM в рамках платформы разработки программного обеспечения ИИ и увеличение его с помощью RAG повышает точность, устраняет галлюцинации и оптимизирует эффективность ресурсов.
Интегрируя контекстные двигатели и агенты SDLC, платформы разработки программного обеспечения AI обеспечивают точную и ориентированную на разработку программного обеспечения для AI, управляемую контекстом. Эти платформы улучшают перевод кода, сложную отладку, архитектурную согласованность, рефакторинг, генерацию тестов, документацию и адаптация разработчика, без необходимости обширной точной настройки модели.
Настраиваемый гибридный подход
Для высокорегулируемых и специализированных отраслей промышленности платформы разработки программного обеспечения AI обеспечивают наиболее жизнеспособное решение. Их конфигурируемость позволяет предприятиям управлять выбором модели, тонкой настройкой, агентскими рабочими процессами и контекстуализацией на основе RAG. Этот подход дает полный контроль над развертыванием ИИ, помогая обеспечить эффективность, безопасность и адаптивность в средах разработки программного обеспечения предприятия.
Наша цель в Tabnine-создать и предоставить и доставлять рабочий процесс разработки с AVEPOM-ASISTOM, который дает возможность всем создателям кода, на всех языках, от концепции до завершения. Узнайте больше последних из Tabnine Trending Stories YouTube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Амейя Дешмукх является главой маркетинга в Tabnine. Благодаря десятилетнему опыту в области искусственного интеллекта и технологий предприятия, Ameya разделяет информацию, основанную на академических и отраслевых исследованиях, чтобы помочь инженерным лидерам оценить, принять и развернуть высоко контекстуально осведомленные AI … Подробнее от Ameya deshmukh
