助力软件开发行业高质量发展的“小模型”值得盘点

菏泽炫佑科技

助力软件开发行业高质量发展的“小模型”值得盘点

以软件开发行业为例，以降低成本、提高效率和速度为目标，许多“小模式”开始涌现。 在这些助力软件开发行业高质量发展的“小模式”中，不乏值得盘点的优秀者。

对软件开发的影响有多大？

事实上，它不仅带动了互联网、IT、云计算等科技公司新的发展理念，当前的聊天机器人市场也带动了软件开发行业的增长。 实践表明，程序员并不是简单地敲代码，而是花费80%的时间调试、修改、沟通协调，以同步客户需求信息。 因此，它的出现将帮助程序员解决一些简单的代码编写任务，减少编写代码的时间，提高软件开发的效率。 目前，国内一些企业，如软件开发公司福昕软件已从中受益，并在全面准入后成功在科创板上市。

据报道，一家软件公司的首席执行官告诉《财富》杂志：“过去，软件开发需要8到10周的时间。现在员工编写代码，不到一周就可以完成。”

在理解其背后的逻辑之前，我们需要先了解什么是大型语言模型（LLM）？ 大型语言模型 (LLM) 已由行业明确定义，并使用深度学习算法进行训练。 它利用大量的语料数据来学习文本的概率分布和语法结构，并生成与语料库相似的高质量新文本。 通过不断的训练，可以提高生成文本的质量。 目前，大语言模型（LLM）可用于问答、文本识别、文本分类、文本生成、代码生成等场景。 然而，大型语言模型（LLM）目前无法识别非真实语料库数据。 这也促使业内企业制定相关数据标准，以保证语料数据的正确使用。

大型语言模型 (LLM) 通常在包含大量数据的大规模数据集上进行训练。 正因为如此，他们的软件开发具有以下“效率”：

首先，它可以加快开发者自然语言处理模型训练的进程。 通过预训练生成的语言模型，可以提高模型的准确性和性能。 例如，在命名实体识别任务中，通过学习命名实体的语义和结构特征来生成高质量的数据集，从而提高模型的准确性和效率。 此外，它还可以用作各种自然语言处理任务的预训练语言模型。

其次，它还可以用于在软件开发过程中自动生成代码。 它可以通过学习代码的语义和结构来生成高质量的程序代码。 例如，当我们输入“从数组中选择前n个*大的元素”时助力软件开发行业高质量发展的“小模型”值得盘点，就可以生成相应的代码来实现这个功能。

第三是帮助智能代码补全。 在编写程序时，它可以为下一个可能的单词或语句提供提示，以便程序员可以更快地编写代码。 通过使用代码上下文，可以预测下一个可能的关键字或语句，从而使程序员在编码过程中更加高效。

第四，它还可以用于会话式编程。 在这种编程模型中，程序员可以与自然语言进行交互，并告诉他们需要实现的功能和需求。 通过分析理解自然语言的含义，自动转换为程序代码，实现所需的功能。

.0 是开发人员中*流行的机器学习库之一。 它包含一个会话式编程 API，使编写神经网络模型更加方便和简单。 它可用于自然语言处理并提供交互式编程模式。

……

考虑到软件开发行业的经济影响，令人震惊的是其背后的巨头公司投入了大量资源。 从目前的情况来看，基于大型语言模型（LLM）的初步开发可能仅由少数全球科技巨头主导。

无论进行什么样的培训，所有进入者都有一个共同的需求，希望更多的企业购买并使用这个工具，这与进入者的早期投资和研究回报有关。

那么，谁来为新产品买单？ 这是一个值得深入探讨的问题。

02 从巨头玩家到垂直行业应用，未来模型变小，机会更多！

然而，当涉及到针对特定行业的开发时，主要参与者很可能不是微软和谷歌等科技巨头的领导者。 毕竟，他们对搜索引擎等主要应用的大规模模型训练更感兴趣。 当然，在国内，百度、腾讯、阿里巴巴、字节跳动、京东、360、科大讯飞等知名科技公司也相继参与了研发。 但这些科技公司更注重在现有业务系统上增加功能，对垂直行业布局的参与度还比较少。

可见，在垂直行业的发展中，具有较强集成能力的软件开发商仍然发挥着主要作用。

进一步分析发现，它将应用于特定行业，帮助其实现更好的商业化。 有人可能会质疑：为什么要向垂直行业领域发展，并逐步推出小型号呢？ 这种从大型号到小型号的转变带来了以下效果，对行业的知名度产生了非常积极的影响。

一是带来新的就业机会。 因为开发涉及到的代码编写需要专业人员的技术支持。 他们负责调试和修改代码，根据客户的需求进行个性化定制。 这个过程为程序员创造了新的就业机会。

二是节省软件代码编写时间。 前面说过，程序员实际上只花20%左右的时间写代码，剩下80%的时间都花在调试修改、沟通协调、同步客户需求信息上。 因此，使用它可以帮助程序员处理一些简单的代码编写任务，减少编写代码所需的时间，提高软件开发的效率。

三是让软件开发更加逻辑化。 优势在于其强大的逻辑推理能力，是计算能力与虚拟训练的结合。 它可以发现训练数据统计中包含的模式。 这使得写出来的代码更加符合逻辑。

第四，更容易与垂直行业需求结合，发挥行业应用价值。 可根据不同行业的需求，构建独立、逻辑清晰、准确的行业语料库，提高培训效果。 通过更精准的训练，也能更快的应用到各个行业。 垂直行业的小模型和专业领域的数据集可以缩小企业培训的范围和强度，降低整体培训成本，促进进入企业级市场。 到了这个阶段，就可以实现商业发展，引发各行业的竞争，形成产业化市场。

显然，无论是在少数大型企业，还是更多垂直行业，未来相关模式都应该更小，以符合行业发展的客观规律。 不过，业内专家认为，任何行业的发展都需要经历三个阶段，从“make it work”到“make it”再到“make it Cheap”。 目前，它正处于“make it”可用性阶段。 未来，它必将走向一个更好用、更实惠的阶段。 只有这样，才能真正融入各个垂直行业，普及到更广泛的用户。

需要强调“从可用到好用到买得起”的发展规律，因为只有真正实现“便宜”阶段，打造出满足行业应用需求、价格实惠的专业聊天机器人只有让大多数人都能用得起聊天机器人，才能引发大规模普及，真正实现聊天机器人的商业化。 这个过程将从*初的热衷“调情”逐步转变为在行业中落地，展现出前所未有的行业价值，让更多有志于在淘金之路上成功的企业实现自己的目标。

()AI生成器将送入软件开发行业千家万户

尽管自动代码生成技术已经广泛应用于代码编写领域自动化软件开发，但它仍然面临着一些挑战。 主要挑战是语言模型的准确性。 然而，对编程语言的理解仍然存在一定的瓶颈。 因此，如果用户输入的文字描述不够准确或不够规范，生成的代码可能达不到预期； 如果缺乏企业的*佳实践，生成的代码可能对我没有用处； 生成的函数代码不符合行业标准，没有良好的质量标准。 不可读、没有参考价值等。

深谙行业的小型垂直细分模式的出现，改变了上述现状。 近日，飞算科技发布了AIGF产品——慧函数（）AI生成器，希望利用大模型技术，彻底解决全栈全自动开发模型手动编写函数的痛点。 据了解，作为飞算SoFlu软件机器人的一部分，支持各类函数的创建。 AIGF采用编码和大规模机器联合训练的*佳实践，使软件开发能够实现自然语言生成功能和全自动二级开发功能。 更重要的是，利用SoFlu中的智能功能可以实现后期功能。 可以直接应用，进一步保证了软件开发的整体效率和安全性。

smart （）AI生成器有5大特点：

l 自然语言：可以通过自然语言生成函数，降低软件开发门槛。

l 二级功能开发：全自动二级功能开发，秒级完成，效率提升千倍。

l 一站式功能开发与应用：功能生成后可直接应用，高效、安全有保障。

l 质量可靠：生成的功能代码符合行业标准，可读性好，符合*优解。

l 灵活生成：可以根据开发者的具体需求生成，并支持调整和修改。

飞算科技首席科学家陈定伟表示：“慧函数采用大模型技术，专业团队花费两年时间训练模型，生成的函数代码符合行业标准，可读性好，符合*优解决方案。”

可以预见，Smart 的加持将进一步提升SoFlu软件机器人的自动化流程，提高软件开发效率。 同时相信AIGF等功能和技术的支持，将使SoFlu软件机器人在软件工程降低成本、提高效率的道路上走得更快更远。

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