Masa depan interaksi manusia-komputer akan hadir dalam bentuk bahasa pemrograman baru yang disebut LMQL. Dikembangkan oleh para peneliti di ETH Zurich, LMQL merevolusi cara kita berinteraksi dengan model bahasa besar seperti ChatGPT.

Secara tradisional, berinteraksi dengan model bahasa memerlukan tingkat keterampilan pemrograman tertentu, sehingga menyulitkan pengguna non-teknis untuk menggunakan model secara efektif. Namun, LMQL memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan model bahasa menggunakan kueri bahasa alami, sehingga dapat diakses oleh pengguna non-teknis.


LMQL adalah bahasa deklaratif mirip SQL yang menggabungkan kekuatan bahasa alami dan bahasa pemrograman, dan merupakan bahasa pertama yang memungkinkan Anda berinteraksi dengan model bahasa besar dengan cara yang ringkas dan terkontrol. LMQL memungkinkan pengguna untuk memandu model bahasa menggunakan konstruksi formal, memastikan keluaran yang diinginkan dengan interaksi yang lebih sedikit, mengurangi biaya interaksi dengan model.

Selain itu, LMQL memungkinkan Anda untuk mengekspresikan batasan keamanan yang memandu model Anda ke arah yang benar dan menjauhi keluaran yang tidak diinginkan atau tidak terduga. Membatasi model bahasa untuk mengikuti kerangka kerja tertentu memberi pengguna kontrol lebih besar atas perilaku model, yang penting untuk memastikan bahwa model menghasilkan hasil yang akurat dan andal.

Salah satu manfaat besar LMQL adalah membuat model bahasa besar menjadi lebih transparan dan mudah dipahami. Model tradisional tidak memungkinkan pengguna untuk memahami mengapa keluaran tertentu terjadi atau bagaimana hal tersebut dapat dicegah. LMQL memungkinkan pengguna untuk melihat apa yang terjadi di balik layar, sehingga lebih mudah untuk memahami bagaimana suatu model menghasilkan keluaran tertentu.


Selain itu, LMQL dapat digunakan oleh peneliti di berbagai bidang, menjadikannya alat yang berguna untuk pekerjaan peneliti. Baik Anda pengguna teknis maupun non-teknis, LMQL memungkinkan Anda bekerja dengan model bahasa besar secara akurat dan mudah.

Tim peneliti memandang LMQL sebagai proyek jangka panjang dan berencana menindaklanjuti beberapa makalah dan pengembangan. Mereka telah memutuskan untuk mempresentasikan hasil penelitian mereka pada bulan Juni di ACM PLDI, konferensi internasional terkemuka mengenai desain dan implementasi bahasa pemrograman.

Kesimpulannya, LMQL merupakan terobosan dalam cara menangani model bahasa berskala besar. Kueri bahasa alaminya membuatnya dapat diakses oleh pengguna non-teknis, sementara struktur formalnya menjadikannya alat yang ampuh bagi pengguna teknis. LMQL memberi pengguna kontrol lebih besar atas model bahasa mereka, menjadikannya lebih akurat, andal, dan transparan. Seiring dengan terus berkembangnya LMQL, interaksi manusia-komputer diharapkan menjadi lebih inovatif.