Model / Badania
OpenAI: skok z 5,4 do 86,6% w migracji kodu z COBOL-a na własnym teście
OpenAI podaje, że GPT-6.1 Sol przepisuje programy z COBOL-a na Javę, Pythona czy Rusta ze skutecznością 86,6%, podczas gdy starszy GPT-5.6 Sol miał 5,4%. Ten test firma sama zaprojektowała i ukryła, więc wynik trzeba przyjąć na słowo. Drugi, MultiLangBench, w którym GPT-6 Astra buduje od zera silnik zgodny z SQLite w 20 językach (87,4%), leży na GitHubie i da się go sprawdzić. Kto utrzymuje stary kod, powie sobie więcej, gdy powtórzy tę metodę na własnym programie i porówna wyniki bajt po bajcie.
Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł. · Jak to działa
Model / Badania · 4 min ·
Według danych IBM, które przytacza OpenAI, COBOL obsługuje ponad 40% systemów bankowości internetowej i 95% transakcji w bankomatach, a w Fortranie liczy się prognozy pogody i analizy bezpieczeństwa reaktorów jądrowych. Ten kod działa od dziesięcioleci, ludzie, którzy go pisali, często dawno odeszli z firm, a część reguł biznesowych istnieje już tylko w samym programie. Modele AI radzą sobie z takimi językami słabo, bo kodu w nich było w danych treningowych ułamek tego, co w Pythonie czy JavaScripcie. OpenAI opisało na swoim blogu, jak bardzo jego najnowsze modele poprawiły się właśnie tutaj, i podało liczbę, która robi wrażenie: na teście przenoszenia programów z COBOL-a skuteczność wzrosła z 5,4% do 86,6%.
Ten test ma towarzysza. Pierwszy sprawdza przepisywanie COBOL-a na nowoczesne języki, a drugi, nazwany MultiLangBench, budowanie silnika bazy danych od zera w 20 językach. Oba OpenAI samo zaprojektowało, samo przeprowadziło i samo opisało, a innego źródła tych liczb na razie nie ma. Moim zdaniem wynik z bazą danych da się dziś sprawdzić samodzielnie, a ten efektowniejszy, z COBOL-em, trzeba na razie przyjąć na słowo.
Migracja z COBOL-a i pułapka zaokrągleń
Czytaj dalej za darmo
Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.
