Dlaczego LLM-y wciąż generują błędy w kodzie — i tego nie da się naprawić przez skalowanie
Artykuł bada, dlaczego LLM-y generują błędy w kodzie, koncentrując się na problemach systemowych zakorzenionych w ich matematycznej podstawie.
Wprowadzenie
Wyobraź sobie typowy scenariusz: prosisz model o napisanie funkcji przetwarzania danych dla projektu korporacyjnego. Kod pojawia się w ciągu kilku sekund, wygląda schludnie i przechodzi lokalne testy. Ale w produkcji pojawiają się ukryte problemy: logika nieco odbiega od wymagań w przypadkach brzegowych lub kod ignoruje konkretne ograniczenia wewnętrznej biblioteki, której model nigdy nie widział w swoich danych treningowych.
Wyzwanie z kodem dziedziczonym
Te same problemy występują z kodem dziedziczonym: model sugeruje metody z nowej wersji frameworka, który nie jest jeszcze wspierany w twoim środowisku. Kod nie kompiluje się i musi być przepisywany ręcznie. W nowoczesnych projektach sytuacja jest odwrotna: generowany kod uporczywie trzyma się przestarzałych API, mimo że bezpieczne i wydajne alternatywy są dostępne od dłuższego czasu.
Błędy specyficzne dla języka
Błędy są szczególnie zauważalne w mniej popularnych językach programowania. W Pythonie czy JavaScript model pewnie buduje złożone konstrukcje. Ale gdy tylko przełączysz się na Rust lub Haskell, pojawiają się logiczne błędy: niewłaściwe zarządzanie pożyczaniem, pominięte przypadki brzegowe. Czasami model po prostu nie zna zmian składniowych, które pojawiły się po jego treningu, pomijając nowe możliwości, które idealnie pasowałyby do zadania.
Problemy systemowe
W prawdziwych projektach, szczególnie z kodem własnościowym i wewnętrznymi bibliotekami, model często oferuje rozwiązania, które mijają się z celem. Wszystkie te przykłady mają wspólny mianownik: te błędy nie są przypadkowe — są systemowe. Model opiera się na statystycznych wzorcach z publicznie dostępnych danych, a nie na ścisłej logice twojego zadania i środowiska.
Wyniki benchmarków
Benchmarki potwierdzają ten obraz. Na SWE-bench Verified, gdzie zadania pochodzą z rzeczywistych repozytoriów GitHub, najlepsze modele osiągają 70–80% dokładności do początku 2026 roku. Liczby się poprawiają, ale wciąż istnieje znacząca luka do pełnej niezawodności w generowanym kodzie.
Matematyczna podstawa
Przyczyną nie jest objętość danych treningowych ani liczba parametrów. Leży ona głębiej — w samej naturze nowoczesnych LLM-ów: przybliżają one prawdopodobieństwa kontynuacji, a nie konstruują logicznie spójnych rozwiązań. Ta matematyczna podstawa wyjaśnia, dlaczego błędy są nieuniknione — nie z powodu "głupoty" modelu, ale z powodu sposobu, w jaki przekształca on prośbę w odpowiedź. Oczekiwanie, że przyszłe wersje modelu radykalnie zmienią tę sytuację, jest nierealistyczne.
Zrozumienie błędów systemowych
Aby zrozumieć, skąd pochodzą te błędy systemowe, odłóżmy na bok wszystkie zewnętrzne ulepszenia. Jeśli pozbawimy się wszystkiego, co dodano na szczycie modelu bazowego — interfejsów czatu, integracji edytora, agentów rozumujących, dodatkowych kontroli — pozostanie nam nagła sieć neuronowa, która jest sercem każdego nowoczesnego LLM.
Architektura opiera się na modelu transformera wprowadzonego w 2017 roku. Ale jeśli spojrzymy poza mechanizm uwagi i inne sztuczki, topologicznie transformer jest równoważny wielowarstwowej perceptronowi — strukturze, która istnieje od lat 60. XX wieku. Historia sięga jeszcze głębiej: pierwszy sztuczny neuron, wykonujący ważoną sumę wejść, a następnie nieliniową transformację, został opisany w 1943 roku.
Jednokierunkowy przepływ sygnału
Kluczową cechą tej architektury jest to, że sygnał płynie ściśle w jednym kierunku — od wejścia do wyjścia. Nie ma pętli sprzężenia zwrotnego, jak w biologicznych sieciach neuronowych. Sieć nie może "spojrzeć wstecz" na swoje wyjście, ani nie może reflektować nad wynikami pośrednimi i dostosowywać ich przed podaniem ostatecznej odpowiedzi. Brakuje jej wewnętrznych możliwości weryfikacji — po prostu przekształca wejście w wyjście, nie sprawdzając sensowności wyniku.
Dychotomia treningu a użycie
Tutaj leży kluczowa różnica, często pomijana: trenowanie sieci neuronowej i jej używanie to dwa zupełnie różne procesy. Podczas treningu wagi są dynamicznie dostosowywane: miliony przykładów są wprowadzane do sieci, podczas gdy złożone algorytmy porównują jej wyjście z poprawnymi odpowiedziami i dostosowują parametry, aby zminimalizować błędy. Ta faza wymaga kolosalnych zasobów obliczeniowych i może trwać tygodnie.
Jednak po zakończeniu treningu wagi są ustalone. Podczas generowania kodu sieć nie uczy się już — po prostu stosuje zamrożone parametry. Sekwencja tokenów jest wprowadzana, sygnał przechodzi w jednym kierunku przez warstwy, a następny token pojawia się jako wyjście. Nie ma tu "magii": żadnych refleksji, żadnych kontroli spójności, żadnego zrozumienia zadania. To tylko wejście przekształcone w wyjście na podstawie wzorców wyuczonych z ustalonego zestawu treningowego.
Granice przybliżenia
Jeśli sieć tylko przybliża wzorce, które widziała, w jakich zadaniach jest dobra, a gdzie nieuchronnie zawiedzie? Odpowiedź leży w matematycznej podstawie — uniwersalnym twierdzeniu o przybliżeniu.
To twierdzenie wyjaśnia, dlaczego głębokie sieci neuronowe mogą generować sensowny kod. Koncepcja ta sięga końca lat 80. i początku 90. XX wieku, opiera się na matematyce XIX wieku. W istocie stwierdza, że wielowarstwowa sieć z nieliniową funkcją aktywacji może przybliżać dowolną funkcję ciągłą w obrębie zwartego obszaru do dowolnego stopnia dokładności.
Podsumowanie
Uniwersalne twierdzenie o przybliżeniu nie tylko opisuje możliwości sieci neuronowych, ale także wyraźnie definiuje ich ograniczenia. Model przybliża statystyki, ale nie weryfikuje logiki. Generuje tokeny, ale nie dowodzi poprawności algorytmów. To nie jest wada konkretnej implementacji; to konsekwencja samej natury przybliżenia w matematyce. Dlatego odpowiedzialność za logiczną poprawność pozostaje po stronie człowieka. Dopóki architektura jest statystycznym przybliżeniem bez zrozumienia logicznego, odpowiedzialność za zapewnienie, że kod robi to, co powinien, pozostaje w rękach ludzi.
