نقش مدل های زبانی بزرگ در آینده توسعه نرم افزار: فرصت ها و چالش ها

مدل های زبانی بزرگ (LLMs) به ویژه GPT، طی سال های اخیر به ابزاری کلیدی در تحول حوزه مهندسی نرم افزار تبدیل شده اند. این مدل ها با بهره گیری از معماری Transformer و یادگیری عمیق از داده های حجیم متنی و کدهای منبع، توانمندی هایی در تولید خودکار کد، دیباگ، مستندسازی، تولید تست های نرم افزاری و تحلیل ایستا ارائه کرده اند که موجب افزایش کیفیت، سرعت و بهره وری تیم های توسعه نرم افزار شده است. هدف این مقاله، مروری نظام مند بر کاربردها، چالش ها و روندهای آینده مدل های زبانی بزرگ در مهندسی نرم افزار است. برای این منظور، مقالات علمی فارسی و انگلیسی منتشرشده بین سال های ۲۰۲۲ تا ۲۰۲۵ از پایگاه های IEEE، ACM، arXiv و Civilica با کلیدواژه های مرتبط مورد تحلیل قرار گرفتند. یافته ها نشان می دهد LLMها علاوه بر مزایای گسترده، با چالش های مهمی مانند نادرستی خروجی ها (hallucination)، هزینه های محاسباتی بالا، مسائل حقوق مالکیت معنوی و عدم توضیح پذیری مواجه هستند که مانع بهره برداری کامل صنعتی می شوند. در عین حال، روندهای آینده این فناوری شامل توسعه Agentهای هوشمند چندوظیفه ای، بومی سازی مدل ها و ترکیب LLMها با مدل های دامنه محور کوچک تر خواهد بود. این مقاله ضمن تحلیل انتقادی وضعیت فعلی، با مرور رویکردهای نوین مانند LLM-based Agents و مدل های زبانی بومی سازی شده، نقشه راهی برای توسعه آینده این فناوری در صنعت نرم افزار ارائه می دهد و پیشنهاداتی برای پژوهش های آتی و کاربردهای صنعتی آن مطرح می کند.

کلیدواژه ها:

مدل های زبانی بزرگ ، GPT ، مهندسی نرم افزار ، هوش مصنوعی مولد ، آینده توسعه نرم افزار