مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) ابزارهای قدرتمندی در برنامه‌نویسی هستند و معمولاً برای نوشتن توابع ساده بسیار مفید ظاهر می‌شوند. بااین‌حال، سوالی که در ذهن بسیاری از توسعه‌دهندگان وجود دارد این است که آیا این مدل‌ها در حل مسائل پیچیده‌تر، جایی که نیاز به فراخوانی و استفاده از توابع خودشان دارند، نیز به همان اندازه کارآمد هستند؟
در ادامه، این موضوع بررسی می‌شود که چگونه ارزیابی عملکرد LLM ها در چنین شرایطی می‌تواند به شما در انتخاب بهترین مدل برای انجام وظایف برنامه‌نویسی کمک کند.
### عملکرد LLM ها در حل مسائل پیچیده
هنگام مواجهه با یک مشکل پیچیده، توانایی فراخوانی خودکار توابع تعریف‌شده توسط خود مدل عاملی اساسی است. به عبارت دیگر، مدل باید قادر باشد توابعی که در مراحل ابتدایی تولید کرده را شناسایی کرده و به درستی از آن‌ها استفاده کند. این موضوع نه تنها نشان‌دهنده توانایی مدل در کدنویسی بلکه توانایی آن در استدلال و درک موضوع است.
برخی از مدل‌های زبانی بزرگ مانند GPT-3.5 یا GPT-4 در این زمینه موفق بوده‌اند و نشان داده‌اند که علاوه بر درک نیازهای برنامه‌نویسی، می‌توانند به طور خودکار با ترکیب توابع کوچک‌تر، راه‌حل‌هایی برای مسائل پیچیده ارائه کنند.
### مزایای استفاده از کدهایی که خودشان را فراخوانی می‌کنند
استفاده از کدهای خودفراخوان کاربردهای متعددی دارند، از جمله:
1. **ساده‌سازی پروژه‌ها**: این روش می‌تواند ساختار پروژه شما را ساده‌تر و شفاف‌تر کند.
2. **کاهش خطاها**: با استفاده از این مدل‌ها، احتمال بروز اشکالات انسانی در فرآیند کدنویسی کاهش می‌یابد.
3. **کارایی بیشتر**: مدل می‌تواند به سرعت مشکلات پیچیده را شناسایی کرده و با توابع مرتبط حل کند.
به همین دلیل، توسعه‌دهندگانی که قصد استفاده از LLM ها را دارند باید به این قابلیت‌ها توجه ویژه‌ای داشته باشند، چرا که این توانایی‌ها می‌توانند به طور قابل توجهی روی اثربخشی کدهای تولید شده تأثیر بگذارند.
### شناخت بهترین مدل‌های LLM برای وظایف برنامه‌نویسی
در دنیایی که روزبه‌روز مدل‌های جدید عرضه می‌شود، مقایسه عملکرد مدل‌ها بر اساس نوع وظایف ضروری است. بنچمارک‌های دقیق و استاندارد می‌توانند کمک کنند که توسعه‌دهندگان تصمیم‌گیری بهتری در این زمینه داشته باشند. آزمون‌هایی که توانایی مدل‌ها را در تولید، فراخوانی، و ترکیب توابع مقایسه می‌کنند، یکی از معیارهای کلیدی برای سنجش کیفیت آن‌ها هستند. با توجه به نتایج چنین بنچمارک‌هایی، می‌توان به راحتی تصمیم گرفت که کدام مدل برای نیازهای خاص شما مناسب‌تر است.
### نتیجه‌گیری
مدل‌های زبانی بزرگ، به ویژه در سال‌های اخیر، به یکی از ابزارهای کلیدی برای توسعه‌دهندگان تبدیل شده‌اند. بااین‌حال، توانایی آن‌ها در حل مسائل پیچیده‌تر که نیاز به کدهای خودفراخوان دارند، عاملی تعیین‌کننده در اثربخشی آن‌هاست. اگر قصد دارید از این مدل‌ها برای پروژه‌های برنامه‌نویسی خود استفاده کنید، حتماً به این جنبه توجه داشته باشید و مدل مناسبی را انتخاب کنید که بهترین عملکرد را برای نیازهای شما ارائه دهد.
برای اطلاعات بیشتر درباره این موضوع، می‌توانید به [منبع اصلی](https://venturebeat.com/ai/self-invoking-code-benchmarks-help-you-decide-which-llms-to-use-for-your-programming-tasks/) مراجعه کنید.