차세대 컴파일러

기술의 발전은 높은 기대, 좌절, 그리고 개선의 패턴을 따릅니다. 컴파일러와 고급 언어의 발전이 이러한 패턴을 잘 보여줍니다. 고급 언어가 등장했을 때, 많은 사람들이 이것이 프로그래밍을 단순화하고 기술적 전문성의 필요성을 줄일 것이라고 믿었습니다. 하지만 이러한 기술들은 프로그래밍 언어 연구자들에게 새로운 기회를 만들어냈습니다.

자연어 프로그래밍의 시대가 도래하여 프로그래밍 언어와 인간 소통 사이의 경계가 모호해지고 있습니다. 이러한 변화가 프로그래밍 언어 연구를 무용지물로 만들까요?

전혀 그렇지 않습니다. 새로운 기술은 새로운 도전 과제를 가져오며, 특히 자연어 명세와 코드 구현 사이의 격차가 그렇습니다. 기존 컴파일러에서는 번역 검증이 컴파일된 프로그램이 소스 코드와 일치하는지 보장합니다. 우리는 자연어와 코드 사이의 격차를 메우기 위해 유사한 도구가 필요합니다.

또 다른 도전 과제는 고급 언어 최적화에 있습니다. 규칙 기반 최적화를 사용하는 기존 컴파일러의 최적화와 달리, 고급 최적화는 종종 형식적 규칙으로 표현하기 어려운 알고리즘 변경을 필요로 합니다. 언어 모델은 엄격한 규칙을 넘어서는 최적화 가이드라인을 생성하여 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 모델들은 기존 프로그램에 최적화를 식별하고 적용할 수 있으며, 성공을 보장하기 위한 검증 메커니즘을 갖출 수 있습니다.