Trí tuệ nhân tạo Có Thể Sớm Viết Mã Dựa Trên Ngôn Ngữ Thông Thường

Buzz

Ngày cập nhật gần nhất: 15/4/2026

Nội dung bài viết

Những điều tuyệt vời khác trên Mytour

Xem thêm

Đọc tóm tắt

- Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo đã cải thiện dịch ngôn ngữ lập trình và tự động sửa lỗi, như hệ thống DrRepair. Microsoft và OpenAI giới thiệu GPT-3 để viết mã từ mô tả ngôn ngữ tự nhiên, ứng dụng thương mại đầu tiên từ khi Microsoft đầu tư 1 tỷ đô la vào OpenAI. GPT-3 sẽ chuyển đổi ngôn ngữ tự nhiên thành PowerFx, giúp những người ít kinh nghiệm lập trình. Năm ngoái, OpenAI đã giới thiệu mô hình ngôn ngữ tự động tạo mã Python, và IBM giảm thời gian cập nhật mã từ một năm xuống một tháng. GPT-3 có 175 tỷ tham số, lớn hơn nhiều so với BERT của Google. Các mô hình như GPT-Neo vượt qua GPT-3 trong việc viết mã, cho thấy khả năng cải thiện lớn trong tương lai.

Trong những năm gần đây, các nhà nghiên cứu đã sử dụng trí tuệ nhân tạo để cải thiện việc dịch giữa các ngôn ngữ lập trình hoặc tự động sửa các vấn đề. Hệ thống trí tuệ nhân tạo DrRepair, ví dụ, đã được chứng minh có thể giải quyết hầu hết các vấn đề gây ra thông báo lỗi. Nhưng một số nhà nghiên cứu mơ về ngày mà trí tuệ nhân tạo có thể viết chương trình dựa trên các mô tả đơn giản từ người không chuyên nghiệp.

Vào thứ Ba, Microsoft và OpenAI chia sẻ kế hoạch đưa GPT-3, một trong những mô hình tiên tiến nhất thế giới để tạo văn bản, vào lĩnh vực lập trình dựa trên mô tả ngôn ngữ tự nhiên. Đây là ứng dụng thương mại đầu tiên của GPT-3 được thực hiện kể từ khi Microsoft đầu tư 1 tỷ đô la vào OpenAI năm ngoái và có quyền cấp phép độc quyền cho GPT-3.

“Nếu bạn có thể mô tả những gì bạn muốn làm bằng ngôn ngữ tự nhiên, GPT-3 sẽ tạo ra một danh sách các công thức phù hợp nhất để bạn chọn,” CEO Microsoft Satya Nadella nói trong bài giới thiệu chính thức tại hội nghị phát triển Build của công ty. “Mã viết chính nó.”

Lượt xem từ Microsoft

Phó Chủ tịch Microsoft Charles Lamanna cho biết với Mytour, tính phức tạp của GPT-3 có thể giúp mọi người giải quyết những thách thức phức tạp và trang bị cho những người có ít kinh nghiệm lập trình. GPT-3 sẽ chuyển đổi ngôn ngữ tự nhiên thành PowerFx, một ngôn ngữ lập trình khá đơn giản tương tự lệnh Excel mà Microsoft giới thiệu vào tháng 3.

Đây là minh chứng mới nhất về việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào lập trình. Năm ngoái tại hội nghị Build của Microsoft, CEO của OpenAI Sam Altman đã giới thiệu một mô hình ngôn ngữ được điều chỉnh tốt với mã từ GitHub có thể tự động tạo ra các dòng mã Python. Như Mytour mô tả tháng trước, các công ty mới như SourceAI cũng đang sử dụng GPT-3 để tạo ra mã. Tháng trước, IBM đã cho thấy cách dự án CodeNet của họ, với 14 triệu mẫu mã từ hơn 50 ngôn ngữ lập trình, có thể giảm thời gian cần thiết để cập nhật một chương trình với hàng triệu dòng mã Java cho một công ty ô tô từ một năm xuống còn một tháng.

Tính năng mới của Microsoft dựa trên một kiến trúc mạng nơ-ron được biết đến là Transformer, được sử dụng bởi các công ty công nghệ lớn như Baidu, Google, Microsoft, Nvidia và Salesforce để tạo ra các mô hình ngôn ngữ lớn sử dụng dữ liệu đào tạo văn bản được thu thập từ web. Các mô hình ngôn ngữ này liên tục phát triển kích thước. Phiên bản lớn nhất của Google’s BERT, một mô hình ngôn ngữ được phát hành vào năm 2018, có 340 triệu tham số, là một khối xây dựng của mạng nơ-ron. GPT-3, được phát hành cách đây một năm, có 175 tỷ tham số.

Tuy nhiên, những nỗ lực như vậy còn rất xa. Trong một bài kiểm tra gần đây, mô hình tốt nhất chỉ thành công 14% trong những thách thức lập trình giới thiệu được biên soạn bởi một nhóm nghiên cứu trí tuệ nhân tạo.

Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu thực hiện nghiên cứu đó kết luận rằng các bài kiểm tra chứng minh “mô hình học máy đang bắt đầu học cách viết mã.”

Để thách thức cộng đồng học máy và đo lường khả năng của các mô hình ngôn ngữ lớn trong lập trình, tuần trước một nhóm nghiên cứu trí tuệ nhân tạo giới thiệu một tiêu chí đánh giá cho mã hóa tự động bằng Python. Trong bài kiểm tra đó, GPT-Neo, một mô hình ngôn ngữ mã nguồn mở được thiết kế với một kiến trúc tương tự như các mô hình mẫu của OpenAI, vượt qua GPT-3. Dan Hendrycks, tác giả chính của bài báo, cho biết điều đó là do GPT-Neo được điều chỉnh tốt bằng dữ liệu thu thập từ GitHub, một kho mã lập trình phổ biến cho các dự án lập trình cộng tác.

Khi các nhà nghiên cứu và lập trình viên tìm hiểu thêm về cách mô hình ngôn ngữ có thể đơn giản hóa việc viết mã, Hendrycks tin rằng sẽ có cơ hội cho những tiến bộ lớn.

Những điều tuyệt vời khác trên Mytour

📩 Cập nhật mới nhất về công nghệ, khoa học và nhiều hơn nữa: Nhận bản tin của chúng tôi!
Nguyên nhân bí mật của Alexa của Amazon
Một điều mà Covid không làm tan vỡ? Những bộ phim quái vật
Cá mập sử dụng trường từ trường của Trái đất như một la bàn
Nó bắt đầu như một trò chơi dungeon được cung cấp bởi trí tuệ nhân tạo. Nó trở nên tối tăm hơn nhiều
Con người cần tạo ra tiền tệ giữa các loài để cứu hành tinh
👁️ Khám phá trí tuệ nhân tạo như chưa bao giờ với cơ sở dữ liệu mới của chúng tôi
🎮 Mytour Games: Nhận những mẹo mới nhất, đánh giá và nhiều hơn nữa
📱 Lưỡng lự giữa những chiếc điện thoại mới nhất? Đừng lo lắng - hãy kiểm tra hướng dẫn mua iPhone và điện thoại Android yêu thích của chúng tôi

Các câu hỏi thường gặp

Trí tuệ nhân tạo có thể tự động viết mã từ mô tả ngôn ngữ tự nhiên không?

Có, trí tuệ nhân tạo hiện đang phát triển khả năng tự động viết mã dựa trên mô tả ngôn ngữ tự nhiên. Chẳng hạn, Microsoft đã tích hợp GPT-3 vào quy trình lập trình, cho phép người dùng chỉ cần mô tả yêu cầu và nhận mã nguồn phù hợp.

Hệ thống DrRepair giúp cải thiện việc sửa lỗi mã lập trình như thế nào?

Hệ thống DrRepair sử dụng trí tuệ nhân tạo để tự động xác định và sửa các vấn đề trong mã lập trình, giúp giảm thời gian và công sức của lập trình viên trong việc xử lý thông báo lỗi.

GPT-3 có ưu điểm gì so với các mô hình ngôn ngữ khác trong lập trình?

GPT-3 nổi bật với khả năng chuyển đổi ngôn ngữ tự nhiên thành mã nguồn. Với 175 tỷ tham số, nó có thể tạo ra các dòng mã phức tạp một cách chính xác, giúp cả người có ít kinh nghiệm lập trình có thể dễ dàng viết mã.

Tại sao GPT-Neo vượt qua GPT-3 trong một số bài kiểm tra lập trình gần đây?

GPT-Neo đã được điều chỉnh tốt hơn với dữ liệu từ GitHub, giúp nó hiểu và tạo ra mã một cách hiệu quả hơn trong các bài kiểm tra lập trình, cho thấy tiềm năng lớn trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào lập trình.

Nội dung từ Mytour nhằm chăm sóc khách hàng và khuyến khích du lịch, chúng tôi không chịu trách nhiệm và không áp dụng cho mục đích khác.

Nếu bài viết sai sót hoặc không phù hợp, vui lòng liên hệ qua Zalo: 0978812412 hoặc Email: [email protected]