Вдосконалення моделей штучного інтелекту OpenAI
20 жовтня 2023 року OpenAI оголосила про вдосконалення своїх моделей штучного інтелекту, які тепер здатні модернізувати застаріле програмне забезпечення, зокрема переносити код зі старих мов програмування на сучасні. Модель GPT-6.1 Sol досягла вражаючої точності 97,9% у тестах перенесення коду за високого рівня обчислювальних зусиль. Ці результати свідчать про значний прогрес у використанні штучного інтелекту для оновлення програм, які застосовуються в банківській сфері та інших областях.
Результати тестування моделей
Тестування моделі включало проходження всіх прихованих тестів, зокрема порівняння результатів перенесеної програми з оригіналом. При низькому рівні обчислювальних зусиль точність GPT-6.1 Sol становила 86,6%, тоді як попередня модель GPT-5.6 Sol продемонструвала лише 5,4% точності. Водночас модель GPT-6 Astra також показала значні покращення: середній відсоток пройдених тестів у MultiLangBench зріс до 87,4% з 26,8% у GPT-5.6 Sol. Зокрема, результати для мов програмування, таких як Fortran, Visual Basic і COBOL, показали істотне покращення, зокрема результат Fortran зріс з 21,4% до 83,5%, а COBOL з 10,9% до 72,1%.
Проте, незважаючи на ці досягнення, OpenAI зафіксувала труднощі розробників при роботі зі старими мовами програмування через неповну документацію та специфічні правила, що зберігаються лише у початковому коді. Як зазначила компанія:
“Розробники стикалися з труднощами під час використання ШІ для роботи зі старими мовами”.
Це особливо актуально для COBOL, який досі використовується у фінансовій інфраструктурі, де точність обчислень має критичне значення.
Варто зазначити, що модель GPT-6 Luna показала середній результат 40,3% у MultiLangBench, при цьому її використання коштувало приблизно на 78% дешевше за GPT-5.6 Sol. Середні витрати на один зразок становили 0,77 долара для GPT-6 Luna та 3,48 долара для GPT-5.6 Sol. Перенесення критично важливих систем залишається складним процесом, що потребує ретельної перевірки перед реальним застосуванням.
Вдосконалення моделі GPT-6.1 Sol та інших моделей OpenAI підкреслює важливість адаптації старих технологій до сучасних вимог, особливо в контексті фінансової інфраструктури, де точність та надійність програмного забезпечення критично важливі. Зростання точності перенесення коду може значно спростити процес оновлення старих систем, однак продовжують існувати виклики, пов'язані з недостатньою документацією і специфікою старих мов програмування. Це підкреслює необхідність подальшої роботи над інтеграцією штучного інтелекту в програмну інженерію.