Im privaten Bereich bin ich von Java auf Go gewechselt. Auslöser ist, dass die Arbeit mit KI die Softwareentwicklung auf den Kopf gestellt hat. Was früher Nachschlagen, Boilerplate und viel Tippen war, erledigt ein Assistent heute in kurzer Zeit. Übrig bleibt die Frage, ob man das Ergebnis versteht, prüfen kann und später noch ändert.

Dass sich der Alltag dadurch verändert, habe ich Anfang September schon beschrieben. Hier geht es um die Folge für die Wahl der Sprache im Backend: Go auf der einen Seite, Java mit Spring Boot oder Quarkus auf der anderen. Die Punkte habe ich für mich neu geordnet. Es sind Überlegungen aus der eigenen Arbeit, keine Messreihe.

Auf dev.neitzel.de habe ich beschrieben, was Large Language Models sind und wie sie arbeiten. Das bleibt Theorie, solange man die Maschine nicht selbst laufen sieht. Deshalb habe ich dieselbe Arbeitsweise in einem kleinen Go-Projekt umgesetzt: MinimalesLLM.

MinimalesLLM ist ein winziges neuronales Netz. Es trainiert auf einer normalen CPU, ohne Grafikkarte und ohne großes Rechenzentrum. Die Texte sind keine Sätze und keine Dialoge, sondern einzelne kurze Wörter, Vornamen, Buchstabe für Buchstabe. Das Netz lernt, welches Zeichen als Nächstes wahrscheinlich folgt, hängt dieses Zeichen an und macht weiter, bis das Wort zu Ende ist. Wer einen Anfang vorgibt, bekommt eine Fortsetzung. Ohne Anfang zieht das Programm selbst ein neues kurzes Wort.