Автор: Денис Аветисян
Исследование потенциала больших языковых моделей для прямой трансляции кода без использования традиционных компиляторов.
В данной статье оценивается возможность использования больших языковых моделей для end-to-end компиляции, включая генерацию ассемблерного кода и поддержку кросс-платформенной компиляции с использованием набора данных CompilerEval.
Несмотря на значительный прогресс в области больших языковых моделей (LLM), их применение в качестве полноценных компиляторов остается малоизученным направлением. В работе ‘Exploring the Feasibility of End-to-End Large Language Model as a Compiler’ исследуется возможность использования LLM для прямой трансформации исходного кода в машинный, оценивается производительность моделей и представлены результаты, полученные на разработанном наборе данных CompilerEval. Эксперименты демонстрируют, что LLM обладают базовыми возможностями компиляции, но текущий процент успешной компиляции остается низким. Возможно ли, путем оптимизации запросов, масштабирования моделей и внедрения методов рассуждения, создать LLM, способные генерировать высококачественный ассемблерный код и кардинально изменить парадигму компиляции?
Компиляция: От Надежности к Искусственному Интеллекту
Традиционная компиляция, несмотря на свою надежность, представляет собой сложный и многоэтапный процесс, требующий значительной экспертизы и оптимизации. Растущий спрос на кроссплатформенную совместимость и поддержку специализированного оборудования требует более адаптивных методов. Технологии искусственного интеллекта предлагают принципиально новый подход, способный дополнить или даже заменить некоторые аспекты жизненного цикла компиляции, открывая перспективы для автоматизации. Однако, каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом, и эта компиляция на основе больших языковых моделей – лишь ещё один способ добавить слой абстракции между разработчиком и машиной.
Большая Языковая Модель как Компилятор: Новая Парадигма
Основная концепция заключается в непосредственном преобразовании исходного кода в машинный язык с использованием сквозной большой языковой модели (LLM), что позволяет обойти традиционные этапы компиляции. Данный подход, развитый в рамках фреймворка LaaC, предполагает ускорение циклов разработки и повышение эффективности. Ключевым компонентом является база знаний о синтаксисе исходного языка и наборе инструкций целевой архитектуры. Успешная реализация требует генерации целевого кода, оптимизированного для конкретных аппаратных платформ.
CompilerEval: Строгая Оценка Возможностей
Для систематической оценки возможностей больших языковых моделей (LLM) в генерации ассемблерного кода разработана платформа CompilerEval, использующая специализированный набор данных CompilerEval Dataset. В рамках исследования оценивалась частота успешной компиляции кода, сгенерированного различными LLM, включая GPT-4o, Gemini-2.0, Claude-3.5 и Llama-3, на различных аппаратных архитектурах. Применялись методы Prompt Engineering, позволившие добиться улучшения частоты успешной компиляции до 7.5 процентных пунктов для модели Claude-3.5-Sonnet. Использование методов рассуждения, таких как Chain-of-Thought, с моделью GPT-4o увеличило частоту успешной компиляции на 5 процентных пунктов. Масштабирование модели Llama, с переходом от Llama-70B к Llama-405B, привело к улучшению на 1.55 процентных пункта.
Кроссплатформенная Компиляция и Будущее Разработки
Оценка продемонстрировала потенциал больших языковых моделей (LLM) в генерации кода для различных архитектур, включая x86, ARM и RISC-V, открывая возможности для создания кросс-платформенных приложений и снижения затрат на разработку. Полученные результаты указывают на более высокие показатели корректности сгенерированного кода для архитектур ARM и RISC-V по сравнению с x86, возможно, благодаря их более простой структуре команд. Дальнейшие исследования могут быть направлены на оптимизацию производительности LLM и масштабирование для работы с более сложными кодовыми базами. Комбинация AI-управляемой компиляции с традиционными методами разработки обещает упрощенную и эффективную разработку программного обеспечения, но, как и любая «революция», в конечном итоге превратится в очередной техдолг.
Что дальше?
Представленная работа демонстрирует, что большие языковые модели действительно способны к компиляции, но эта способность, как и любая абстракция, обречена умереть от столкновения с реальностью продакшена. Успехи, зафиксированные на датасете CompilerEval, не отменяют того факта, что каждое задеплоенное решение однажды рухнет. Вопрос не в том, сможет ли LLM компилировать, а в том, когда и из-за чего компиляция перестанет работать в конкретном, сложном окружении.
Будущие исследования, вероятно, сконцентрируются на повышении надёжности и эффективности LLM-компиляторов. Однако, стоит помнить, что улучшение метрик на синтетических данных — лишь временная отсрочка неизбежного. Более перспективным направлением представляется разработка фреймворков, позволяющих LLM-компиляторам адаптироваться к изменяющимся условиям, самовосстанавливаться после ошибок и, возможно, даже предсказывать собственные провалы.
И всё же, даже если LLM-компиляторы никогда не достигнут совершенства, они, несомненно, внесут свой вклад в эволюцию компиляторов. Это будет красивый, элегантный вклад, обречённый на увядание. Но, как известно, даже самые хрупкие вещи могут оставить глубокий след.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04132.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Визуальное мышление нового поколения: V-Thinker
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
- LLM: математика — предел возможностей.
- Квантовые эксперименты: новый подход к воспроизводимости
- Симметрия в квантовом машинном обучении: поиск оптимального баланса
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
2025-11-08 01:32