Искусственный интеллект осваивает строгие языки программирования

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, как мощные языковые модели могут достичь высокой эффективности в формально верифицируемых языках, таких как Idris, благодаря адаптации на основе диагностики компилятора.

Компиляторно-управляемая адаптация во время выполнения позволяет языковой модели GPT-5 повысить производительность в программировании на Idris.

Несмотря на впечатляющие успехи в популярных языках программирования, возможности больших языковых моделей в менее распространенных и формально определенных средах остаются малоизученными. Данная работа, озаглавленная ‘Compiler-Guided Inference-Time Adaptation: Improving GPT-5 Programming Performance in Idris’, исследует способность GPT-5 освоить функциональный язык Idris посредством итеративного обучения с обратной связью. Полученные результаты демонстрируют, что использование диагностических сообщений компилятора значительно повышает эффективность модели, позволяя решить 54 из 56 задач после начальных 22 из 56. Может ли структурированная обратная связь на уровне компилятора стать ключевым фактором для адаптации больших языковых моделей к строгим требованиям формально верифицируемых языков программирования?

Вызов низкоресурсных языков: границы статистического моделирования

Современные большие языковые модели, такие как GPT-5, демонстрируют впечатляющие возможности в обработке естественного языка, однако их эффективность существенно снижается при работе с языками, для которых доступно ограниченное количество обучающих данных. Это связано с тем, что модели, основанные на глубоком обучении, в значительной степени полагаются на статистические закономерности, выявляемые в огромных массивах текста. Недостаток данных приводит к тому, что модель не способна сформировать адекватное представление о грамматике, семантике и контексте конкретного языка, что негативно сказывается на точности перевода, генерации текста и ответах на вопросы. В результате, даже самые продвинутые модели могут допускать грубые ошибки или выдавать бессмысленные ответы при работе с малоресурсными языками, подчеркивая необходимость разработки новых подходов к обучению, которые позволят эффективно использовать ограниченные данные и улучшить обобщающую способность моделей.

Существенная проблема современных больших языковых моделей заключается в их опоре на статистические закономерности, а не на глубокое понимание структуры языка и логики рассуждений. Вместо анализа грамматических правил и семантических связей, модели выявляют вероятностные соответствия между словами и фразами в огромных объемах текстовых данных. Это позволяет им генерировать текст, который выглядит связным, но зачастую лишен реального понимания смысла. В результате, модели могут допускать ошибки в логических умозаключениях, особенно при работе с задачами, требующими абстрактного мышления или интерпретации сложных концепций. Такая зависимость от статистических паттернов ограничивает их способность к обобщению и адаптации к новым, незнакомым ситуациям, что критически важно для достижения истинного искусственного интеллекта.

Особую сложность для больших языковых моделей представляют зависимо-типизированные языки, такие как Idris. В этих языках тип данных не просто указывает, какие значения может принимать переменная, но и содержит в себе логические утверждения о ней. Для успешной компиляции программы на Idris требуется не просто синтаксическая корректность, но и точное соответствие типов всем логическим условиям. Поскольку языковые модели полагаются на статистические закономерности, а не на глубокое понимание логики и структуры языка, ошибки в определении типов становятся особенно критичными. Таким образом, Idris выступает своеобразным «лакмусовой бумажкой», позволяющей оценить способность модели к формальному мышлению и логическим выводам, а не просто к генерации правдоподобного текста.

Оценка производительности больших языковых моделей (LLM) на языке Idris представляет собой уникальную проверку их способности к истинному логическому мышлению. В отличие от языков, где достаточно статистических закономерностей для генерации текста, Idris — зависимо типизированный язык, требующий точного соответствия типов для успешной компиляции. Это означает, что LLM не могут просто полагаться на вероятностные модели; им необходимо продемонстрировать понимание логических связей и правил типизации, чтобы правильно решить задачи. Таким образом, производительность модели на Idris позволяет оценить, способна ли она к глубокому анализу и дедуктивному мышлению, или же ограничивается лишь поверхностным воспроизведением языковых паттернов. Успешное выполнение задач на Idris свидетельствует о значительно более продвинутом уровне понимания языка, чем просто генерация грамматически корректного текста.

Стратегии промптинга для генерации кода: поиск эффективного подхода

В ходе исследования применялись различные методы промптинга для генерации корректного кода на Idris с использованием GPT-5. Проанализированы подходы “zero-shot”, при котором модель сразу же генерирует код на основе запроса без предварительных примеров, и итеративный промптинг, предполагающий последовательное уточнение запроса и корректировку результатов на основе предыдущих ответов. Целью было определение эффективности данных техник в контексте синтеза кода и выявление их ограничений при работе со сложными задачами и специфическим синтаксисом Idris.

Применение стандартных методов, таких как zero-shot и итеративное промптирование, часто оказывается недостаточным при генерации кода Idris, особенно в случаях, когда возникают сложные ошибки типизации или неоднозначности в задаче. LLM, даже продвинутые модели вроде GPT-5, демонстрируют ограниченную способность к разрешению таких проблем без дополнительной информации, поскольку внутренние знания модели могут быть неполными или не охватывать все нюансы сложной системы типов Idris и ее специфических соглашений кодирования. Это приводит к генерации кода, который не компилируется или содержит логические ошибки, требующие ручной коррекции и отладки.

Метод дополненной выборки (Retrieval-augmented prompting) показал перспективность в обеспечении контекстной информацией при генерации кода на Idris. Данный подход заключается в использовании внешних источников, таких как официальное руководство по Idris и документация по ошибкам, для расширения внутренней базы знаний языковой модели. Посредством предоставления релевантных фрагментов из этих источников, LLM получает возможность более эффективно разрешать неоднозначности, правильно интерпретировать типы и генерировать корректный код, особенно в случаях, когда стандартные методы, такие как zero-shot и итеративная подсказка, оказываются неэффективными.

Данный подход предполагает расширение внутренней базы знаний большой языковой модели (LLM) за счет использования внешних ресурсов, что повышает её способность к разрешению неоднозначностей. Предоставление LLM доступа к релевантной документации, такой как справочное руководство по Idris и описание сообщений об ошибках, позволяет ей получать дополнительную информацию, необходимую для корректной интерпретации запроса и генерации более точного и контекстуально-обоснованного кода. Это особенно важно при работе со сложными типами данных и устранении ошибок, когда внутренняя информация LLM может быть недостаточной или неполной.

Использование диагностики компилятора для направленного промптинга: повышение точности

В рамках предложенной стратегии, основанной на диагностике компилятора, сообщения, генерируемые компилятором в процессе компиляции кода (например, сообщения об необъявленных переменных или неоднозначности в коде), непосредственно включаются в запрос, направляемый большой языковой модели (LLM). Этот подход позволяет LLM фокусироваться на конкретных проблемных участках кода, идентифицированных компилятором, что повышает эффективность процесса исправления ошибок и позволяет LLM более точно находить и устранять синтаксические и логические ошибки в коде.

В рамках стратегии, мы намеренно предоставляли языковой модели (LLM) конкретные сообщения об ошибках, генерируемые компилятором, такие как “Неопределенные имена” или “Двусмысленная детализация”. Целью данного подхода являлось сужение области поиска и исправления ошибок, направляя внимание LLM непосредственно на проблемный фрагмент кода. Предоставление LLM точной информации о типе и локализации ошибки позволило повысить эффективность процесса исправления за счет уменьшения объема кода, который необходимо было проанализировать и модифицировать.

Для генерации диагностических сообщений использовалась локальная компиляция кода, что позволило создать систему обратной связи между языковой моделью (LLM) и компилятором. В процессе работы, LLM генерирует фрагмент кода, который затем компилируется локально. Компилятор выдает сообщения об ошибках и предупреждениях, которые передаются обратно LLM в качестве части следующего промпта. Этот замкнутый цикл позволяет LLM итеративно улучшать код, основываясь на конкретных сообщениях компилятора, а не на общих инструкциях. Локальная компиляция обеспечивает быстрый и точный анализ кода, что критически важно для эффективности обратной связи и повышения точности исправления ошибок.

В ходе экспериментов с кодом на языке Idris, использование диагностических сообщений компилятора в качестве входных данных для языковой модели (LLM) привело к значительному повышению точности выявления и исправления ошибок. Исходный уровень корректности составил 39%, однако благодаря итеративному уточнению промптов на основе обратной связи от компилятора, точность была увеличена до 96%. Данный подход, основанный на замкнутом цикле взаимодействия LLM и компилятора, позволил существенно улучшить способность модели к автоматическому исправлению синтаксических и логических ошибок в коде.

Влияние на производительность LLM и перспективы дальнейших исследований

Исследование показало, что языковые модели (LLM) способны значительно повысить свою эффективность при работе с малоресурсными, формально определенными языками программирования, такими как Idris, если им предоставляется структурированная обратная связь. В отличие от традиционного подхода, основанного исключительно на статистическом моделировании языка, данный метод использует информацию об ошибках, возникающих в процессе работы модели, для корректировки и улучшения ее ответов. Такой подход позволяет LLM лучше понимать синтаксис и семантику формальных языков, что, в свою очередь, приводит к повышению точности и надежности генерируемого кода. Полученные результаты демонстрируют, что структурированная обратная связь является ключевым фактором для успешного применения LLM в областях, требующих высокой степени формальной корректности.

Исследование продемонстрировало, что использование исключительно статистического моделирования языка имеет свои границы, особенно при решении задач, требующих высокой точности и формальной логики. В то время как современные языковые модели преуспевают в генерации текста, основанного на вероятностных закономерностях, они часто сталкиваются с трудностями в ситуациях, где требуется строгое соблюдение правил и символическое рассуждение. Неспособность к формальной верификации и логическому выводу ограничивает их возможности в областях, где важна безошибочность, таких как программирование и математическое доказательство. Таким образом, становится очевидной необходимость интеграции методов символического рассуждения в архитектуру языковых моделей, чтобы преодолеть эти ограничения и достичь более высокого уровня интеллектуальных возможностей.

Исследование продемонстрировало значительное повышение эффективности языковых моделей при решении задач программирования на формальных языках, таких как Idris. В то время как базовые показатели успешности составляли 90% для Python и 74% для Erlang, применение методики, основанной на предоставлении модели информации об ошибках, позволило достичь точности в 96% при работе с Idris. Данный результат указывает на то, что структурированная обратная связь, акцентирующая внимание на конкретных ошибках, является особенно эффективной для языков с чётко определенной грамматикой и семантикой, что подчеркивает важность комбинирования статистического моделирования языка с элементами символьного рассуждения для достижения более высоких результатов в области программирования и формальной верификации.

Дальнейшие исследования должны быть направлены на интеграцию более сложных инструментов формальной верификации в процесс обучения больших языковых моделей. Особый интерес представляет разработка стратегий промптинга, адаптированных к специфическим особенностям различных языков программирования, учитывающих их синтаксис, семантику и систему типов. Такой подход позволит не только повысить точность генерации кода, но и гарантировать его соответствие формальным спецификациям, что особенно важно для критически важных систем. Углубленное изучение взаимодействия между инструментами верификации и промптингом, вероятно, откроет новые возможности для создания более надежных и предсказуемых программных решений, преодолевая ограничения, присущие исключительно статистическому моделированию языка.

Перспективы расширения данных методов на другие языки программирования с ограниченными ресурсами представляются весьма многообещающими. Исследования показывают, что предложенный подход, основанный на направленных подсказках и анализе ошибок, может значительно повысить эффективность больших языковых моделей не только в формально определенных языках, но и в тех, где традиционное статистическое моделирование сталкивается с трудностями. В частности, изучение возможности применения этих техник к задачам, требующим более сложного логического вывода и доказательства корректности программного кода, открывает новые горизонты в области автоматизированной разработки и верификации программного обеспечения. Дальнейшие исследования могут быть направлены на адаптацию стратегий подсказок к специфическим особенностям различных языков программирования, что позволит максимизировать их производительность и надежность.

Исследование демонстрирует, что адаптация больших языковых моделей к строго определенным языкам программирования, таким как Idris, требует точной обратной связи. Этот процесс напоминает работу с живым организмом, где изменение одной части системы неизбежно влечет за собой каскад последствий. Поль Эрдеш однажды заметил: «Математика — это искусство видеть скрытые связи». В данном контексте, эти связи проявляются в корреляции между диагностикой компилятора и способностью модели к итеративному улучшению. Понимание всей архитектуры, включая взаимодействие между моделью, компилятором и формальной системой языка, является ключевым для достижения высокой производительности в низкоресурсных языках программирования.

Куда двигаться дальше?

Настоящая работа демонстрирует, что даже мощные языковые модели, подобные GPT-5, нуждаются в чёткой и структурированной обратной связи для освоения языков, требующих формальной точности, таких как Idris. Однако, эта адаптация, достигнутая через итеративное уточнение на основе диагностических сообщений компилятора, обнажает более глубокую проблему: слабость моделей в понимании причинности. Ошибка исправляется, но не всегда понимается, а значит, повторение подобной ошибки лишь вопрос времени. Всё ломается по границам ответственности — если их не видно, скоро будет больно.

Будущие исследования должны сосредоточиться не только на улучшении способности моделей генерировать синтаксически верный код, но и на развитии у них способности к самодиагностике. Модель должна не просто видеть ошибку, но и понимать, почему она возникла, и как её избежать в будущем. Это требует интеграции принципов формальной верификации непосредственно в архитектуру модели, а не использования её как простого инструмента для исправления ошибок. Структура определяет поведение, и хаотичное исправление симптомов без понимания первопричины обречено на провал.

Особый интерес представляет расширение этого подхода на другие области, где важна точность и надёжность — например, в автоматизированном доказательстве теорем или в разработке критически важных систем. Необходимо исследовать, как можно использовать диагностические сообщения компилятора не только для исправления ошибок, но и для обучения модели более глубокому пониманию принципов формальной логики и программирования. Иначе, мы получим лишь иллюзию интеллекта, способного генерировать код, но не способного его понять.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.11481.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-15 10:45

🚀 Квантовые новости