Вопрос: Большие языковые модели(LLM) пока не могут работать с большими объемами исходных текстов на языках программирования.
Например, если в программе 5 миллионов строк и нужно по описанию проблемы в работе программы найти место для внесения изменений и внести поправки.
Почему для LLM есть сложности в таких задачах при больших объемах текста?

DeepSeek:
Сложности больших языковых моделей (LLM) при работе с крупными кодовыми базами (например, 5 млн строк) связаны с несколькими фундаментальными ограничениями:

1. Ограничение контекстного окна
Даже современные LLM (например, GPT-4o, Claude 3) обрабатывают до 1–2 млн токенов за запрос. Для проекта из 5 млн строк кода:
— Масштаб: 1 строка ? 5–10 токенов > 25–50 млн токенов, что в 25–50 раз превышает возможности моделей.
— Фрагментация: Разделение кода на части разрушает семантические связи между компонентами.

2. Архитектурные зависимости
— Глобальный контекст: Изменения в крупных системах требуют понимания связей между модулями, внешними библиотеками и архитектурными паттернами, что невозможно при частичном анализе.
— Неявные связи: LLM не отслеживают косвенные зависимости (например, вызовы через рефлексию или конфигурационные файлы).

3. Вычислительная эффективность
Обработка всего кода требует:
— Квадратичного роста времени генерации (O(n^2) для attention-механизмов).
— Стоимости, сопоставимой с месячным бюджетом небольшой компании (например, 50 млн токенов в GPT-4 ? $15 000 за запрос).

4. Семантические ловушки
— Ложные паттерны: Модель может находить локально корректные, но глобально ошибочные решения (например, "исправить" переиспользуемую переменную, нарушив работу другого модуля).
— Контекстный шум: 95% кода не релевантны конкретной задаче, но LLM не умеют эффективно фильтровать шум без явных указаний.

5. Отсутствие долговременной памяти
Даже при последовательной обработке частей кода:
— LLM не сохраняют полное состояние проекта между запросами.
— Невозможно построить семантический граф зависимостей в реальном времени.

---

Перспективные подходы для преодоления ограничений:
— Гибридные системы: Комбинация LLM со статическими анализаторами (например, Semgrep, CodeQL) для фильтрации релевантных участков.
— RAG (Retrieval-Augmented Generation): Векторный поиск по кодовой базе для извлечения контекста перед генерацией.
— Иерархическая обработка: Анализ на уровне модулей > классов > функций с агрегацией результатов.
— Специализированные модели: Fine-tuning LLM на конкретной кодовой базе (как GitHub Copilot Workspace).

Однако даже эти методы пока не позволяют полностью автоматизировать рефакторинг крупных проектов — человеческое ревью остаётся критически важным.

Вопрос:
Когда языковая модель(LLM) получает в задании большой текстовый файл и требуется внести небольшую поправку в нем в одном месте.
Вопрос: LLM генерирует ли измененную копию этого файла или генерирует для внешних инструментов команду заменить указанные строчки в файле?
Вопрос не про внутреннюю реализацию, а про то — возможны ли ошибки и опечатки в большей части файла, где не требовались изменения (если они тоже заново сгенерированы LLM)?

DeepSeek:
1. Генерация изменённой копии vs. команды для инструментов:
По умолчанию языковые модели (LLM) **генерируют изменённую копию файла**, а не команды для внешних инструментов. Они не умеют напрямую взаимодействовать с файлами или редакторами (например, как `sed` или `vim`). Их задача — предсказывать текст, включая изменения, на основе входных данных.
Однако, если в промпте явно указать сгенерировать команду для замены строк (например, "Напиши команду `sed`, чтобы заменить строку X на Y в файле Z"), LLM может это сделать. Но это зависит от формулировки задачи.

2. Риск ошибок в неизменённых частях:
Если LLM пересоздаёт весь файл с небольшой правкой, вероятность ошибок и опечаток в остальном тексте высока. Причины:
— LLM не запоминают текст дословно, а перегенерируют его, опираясь на контекст и свои паттерны.
— Модель может "додумать" или изменить части, которые не требовали правки, особенно если файл большой и сложный.
— Чем больше файл, тем выше шанс, что модель потеряет детали или внесёт неочевидные изменения (например, в форматировании, пунктуации, повторяющихся элементах).

3. Когда риск минимален:
Ошибки маловероятны, только если:
— Правка явно локализована (например, "замени слово 'кошка' на 'собака' в третьем абзаце"), а модель аккуратно следует инструкции.
— Используются специализированные инструменты поверх LLM (например, плагины для поиска/замены в конкретных строках), где модель генерирует только команды, а не весь файл.
Итог:
Для точечных правок в больших файлах надежнее использовать LLM для генерации инструкций внешним инструментам (например, скриптам), а не полной перезаписи файла. Это снижает риск случайных ошибок. Если же модель генерирует новую копию, требуется тщательная проверка неизменённых частей.