Mới đây trên Twitter, anh Andriy Burkov đã có một chuỗi tweet siêu thú vị về vai trò của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) trong việc viết code. Anh ấy ví LLMs như những "máy phát template" hơn là "máy tạo code" đơn thuần. Nghe có vẻ hơi lạ tai, nhưng mà ngẫm lại thì đúng phết! Ý tưởng này thực sự làm sáng tỏ cách mà LLMs có thể giúp dân dev tụi mình tăng tốc độ làm việc, nhất là trong thời buổi "deadline dí sát gáy" như hiện nay.

Khi anh Burkov nói: "Bạn chỉ cần nói bạn cần code gì, và LLM sẽ đưa cho bạn một template gần giống nhất với cái bạn cần", thì đúng là đã tóm gọn được cách mà LLMs hoạt động. Chúng giống như một thư viện khổng lồ chứa đầy các đoạn code mẫu, giúp bạn có điểm khởi đầu thay vì phải ngồi gõ từng dòng từ con số 0. Dĩ nhiên, bộ sưu tập template của chúng cũng có giới hạn, nhưng mà chỉ cần không phải "code lại bánh xe" thì đã tiết kiệm được khối thời gian rồi, đúng không?

Phải nói là LLMs đúng kiểu "bảo bối Doraemon" cho dân dev. Theo nhiều nghiên cứu, mấy công cụ này giúp tăng năng suất đáng kể, đặc biệt là với những ai đang làm dự án cá nhân hay side project. Từ việc refine yêu cầu dự án, khởi động code nhanh, cho đến việc thử nghiệm liên tục, LLMs giúp bạn hoàn thành công việc nhanh hơn và đỡ mệt hơn. Trong thời đại mà khách hàng cứ thích "xong hôm qua", thì có LLMs hỗ trợ đúng là như "cá gặp nước".

Ngoài việc tạo code, LLMs còn đa năng lắm nha! Chúng có thể giúp debug, giải thích code, thậm chí dạy bạn học ngôn ngữ lập trình mới. Ví dụ, bạn viết sai cú pháp hay cần tối ưu code, LLMs sẽ chỉ ra ngay. Kiểu như một "gia sư" thời công nghệ, vừa giúp bạn sửa lỗi, vừa đảm bảo code của team luôn chuẩn chỉnh. Vừa làm trợ lý, vừa làm thầy giáo, đúng là "đa zi năng"!

Tuy nhiên, cũng phải tỉnh táo nha! Dù Codex hay GPT-4 có xịn cỡ nào, thì chúng vẫn chỉ là "máy dự đoán" siêu cấp thôi. Chúng không thực sự "hiểu" code mà chúng tạo ra đâu. Đây là điểm khác biệt lớn so với các hệ thống NLP truyền thống. Vì vậy, bạn vẫn phải kiểm tra kỹ code mà LLMs tạo ra, tránh trường hợp "tin người quá hóa dại".

Về mặt kỹ thuật, LLMs sử dụng các công nghệ như context windows và word embeddings để tạo ra các đoạn văn bản mượt mà, giống người viết. Nhưng mà, "mượt" không có nghĩa là "hiểu sâu". Nên khi dùng LLMs, bạn phải cân bằng giữa việc tận dụng tốc độ và đảm bảo chất lượng code.

Để quản lý LLMs hiệu quả, các công cụ như Comet hay Deep Lake ra đời, giúp từ khâu huấn luyện đến triển khai mô hình. Đây là những nền tảng hỗ trợ các tổ chức tích hợp LLMs vào quy trình phát triển phần mềm một cách mượt mà. Kiểu như "hậu cần" cho LLMs vậy, đảm bảo mọi thứ chạy trơn tru.

Dùng LLMs thì sướng thật, nhưng cũng phải cẩn thận với các vấn đề như chất lượng code, bảo mật, và "nợ kỹ thuật". Ví dụ, mấy công cụ như Tabnine rất hữu ích cho các dev mới, giúp họ học nhanh và làm việc hiệu quả hơn. Nhưng nếu lạm dụng, dễ dẫn đến việc codebase bị "lộn xộn" và khó bảo trì về sau.

Chuỗi tweet của anh Burkov thực sự là một góc nhìn hay ho về LLMs trong lập trình. Việc xem chúng như "máy phát template" giúp chúng ta hiểu rõ hơn về tiềm năng và giới hạn của chúng. Trong tương lai, vai trò của LLMs chắc chắn sẽ còn mở rộng, mang đến cả cơ hội lẫn thách thức cho dân dev. Quan trọng là phải biết dùng chúng một cách thông minh, vừa tận dụng lợi ích, vừa tránh được rủi ro.

Vậy bạn nghĩ sao? LLMs là "bạn đồng hành" hay "con dao hai lưỡi"? Chia sẻ ý kiến của bạn nhé!