بچه‌ها، بیاید درباره یه موضوع جالب تو دنیای برنامه‌نویسی حرف بزنیم: ساختن APIها. اگه تو حوزه توسعه نرم‌افزار فعالیت می‌کنین، حتماً اسم API به گوشتون خورده. API در واقع مثل یه رابط یا پل ارتباطیه که باعث میشه برنامه‌های مختلف بتونن با هم حرف بزنن و داده رد و بدل کنن.
حالا قضیه از این قراره: کتابخونه‌هایی که امروزه استفاده می‌کنیم، پر از API هستن، ولی پیدا کردن و ترکیب کردن API مناسب از بین این حجم عظیم کار آسونی نیست. مخصوصاً اگه بخواید چندتا کامپوننت یا تیکه کد رو با هم ترکیب کنین و یه قابلیت جدید بسازین، معمولاً باید حسابی دنبالش بگردین و تست کنین تا اون چیزی که می‌خواین در بیاد.
روش‌های سنتی ساختن یا پیدا کردن API، یه ایراد بزرگ دارن: باید کلی جست‌وجو کنین و مشخصات دستی براشون بنویسین. این کار هم کلی وقت و انرژی می‌گیره، هم کلی آزمون و خطا داره.
اینجاست که هوش مصنوعی وارد میشه! مخصوصاً مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، مثل ChatGPT یا Llama. این مدل‌ها می‌تونن از روی توضیحات طبیعی برنامه‌نویسا کد تولید کنن. ولی مشکل هم دارن! گاهی اشتباه می‌کنن («hallucination» یعنی شخم زدن و چرت و پرت گفتن مدل)، یا اینکه همیشه اطلاعات به‌روز و دقیق ندارن، پس خروجی‌هاشون ممکنه درست کار نکنه و کد نهایی خراب از آب در بیاد.
حالا یه تیم خفن اومده و روشی به اسم APRIL معرفی کرده (اسم کاملش: API Synthesis with Automatic Prompt Optimization and Reinforcement Learning). کار اصلی APRIL چیه؟ این روش هوشمندانه، جای اینکه فقط یه مدل هوش مصنوعی ساده رو به کار بندازه، چندتا ترفند باحال رو ترکیب کرده:
۱. اولیش Automatic Prompt Optimization یا به اختصار APO هست؛ یعنی «بهینه‌سازی خودکار پرامپت». پرامپت همون دستوریه که به مدل AI می‌دیم تا دقیق‌تر متوجه بشه چی می‌خوایم. تو این روش، مدل رو فریز (یعنی ثابت نگه) می‌کنن و بعد پرامپت‌ها رو یکی یکی بهتر می‌کنن تا مدل هر بار خروجی بهتری بده.
۲. دومیش Reinforcement Learning from Verifiable Rewards یا RLVR ـه؛ یعنی «یادگیری تقویتی با پاداش قابل‌تأیید». یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) یه روش یادگیریِ مدله که مثل آموزش سگ با جایزه دادن کار می‌کنه! هر بار خروجی خوب بده، مدل جایزه می‌گیره و یاد می‌گیره بار بعد هم بهتر عمل کنه. اینجا، پاداش دادن‌ها دقیقاً بر اساس درستی کدها انجام میشه.
با این دو تا تکنیک باحال، APRIL میاد خروجی مدل هوش مصنوعی رو تو ساخت API به شدت قوی‌تر و دقیق‌تر می‌کنه. یعنی یه زنجیره تولید API داریم که هم سریع‌تره، هم کمتر اشتباه میره.
برای اینکه مطمئن شن این روش واقعاً جواب می‌ده، اومدن ۸۱ تا API واقعی رو از کتابخونه‌های پرطرفدارِ پایتون (که هممون باهاش سر و کله زدیم!) برداشتن و روش تست کردن. نتیجه رو با مدل‌های دیگه‌ای که فقط با دستورهای کارشناس‌ها جهت‌دهی می‌شدن ولی بهینه‌سازی یادگیری نداشتن، مقایسه کردن.
نتیجه؟ APRIL کلی بهتر جواب داد! یعنی وقتی APO و RLVR رو به مدل هوش مصنوعی اضافه کردن، ترکیب این دو باعث شد فرآیند ساختن، ترکیب و تست API از دل کتابخانه‌های بزرگ واقعا راحت‌تر و قابل اتکا بشه.
در مجموع، اگه یه روزی خواستین از بین یه عالمه کتابخونه و API دنگ و فنگ، سریع و بدون فیلم، کد آماده و درست تحویل بگیرین، راه‌حل‌هایی مثل APRIL حسابی به دردتون می‌خورن و نشون می‌دن که هوش مصنوعی داره واقعا دنیا رو زیر و رو می‌کنه!
منبع: +
