Роль больших языковых моделей в интегрированных средах разработки нового поколения

В статье рассматривается роль больших языковых моделей (Large Language Models, LLM) в интегрированных средах разработки (Integrated Development Environment, IDE) нового поколения. Изучаются инструменты, такие как GitHub Copilot, IntelliCode и Alice Code Assistant, в контексте их использования в программировании. Авторы исследуют, каким образом LLM позволяют автоматизировать ключевые задачи разработки, включая автодополнение кода, выявление ошибок, рефакторинг и генерацию фрагментов программного кода, и как автоматизация приводит к повышению эффективности разработки и улучшению качества конечного продукта. Особое внимание уделяется влиянию использования LLM на когнитивные процессы разработчиков, их способность к решению творческих задач, а также на мотивацию и профессиональные навыки. Так же обсуждаются этические аспекты внедрения LLM. Обзор существующих интегрированных сред разработки, в которых применяются большие языковые модели. Оценивались функциональные возможности LLM для автодополнения кода, генерации фрагментов, выявления и исправления ошибок. Применялись сравнительные методы для оценки эффективности LLM по сравнению с традиционными средствами разработки. Новизна исследования заключается в комплексном анализе применения LLM в современных IDE, а также в выявлении их потенциала для повышения продуктивности разработчиков и улучшения качества программного кода. Сделан вывод о том, что интеграция LLM в IDE позволяет не только ускорить процесс создания кода, но и существенно повысить его качество за счет интеллектуальной поддержки и автоматизации рутинных задач. Однако выявлены и ограничения, связанные, в частности, с когнитивной нагрузкой, этическими вопросами и необходимостью сохранения баланса между автоматизацией и развитием навыков программистов. Авторы отмечают, что для успешной интеграции LLM необходим продуманный и ответственный подход, предполагающий баланс между автоматизацией и сохранением творческого потенциала программистов.

большие языковые модели, интегрированные среды разработки, автоматизация программирования, улучшение кода, искусственный интеллект, автодополнение кода, программные системы, машинное обучение, оптимизация процессов разработки, анализ данных