LLM als Compiler: Machbarkeit und Zukunftsperspektiven

In den letzten Jahren haben end‑to‑end Large Language Models (LLMs) in vielen Bereichen bemerkenswerte Fortschritte erzielt. Besonders spannend ist die Frage, ob diese Modelle auch als vollständiger Compiler fungieren können – ein Thema, das bisher kaum erforscht wurde.

Die vorliegende Studie untersucht die Machbarkeit eines „LLM as a Compiler“ (LaaC). Dazu wurde das CompilerEval‑Datenset sowie ein dazugehöriges Evaluierungsframework entwickelt, um die Fähigkeiten von führenden LLMs bei der Analyse von Quellcode und der Erzeugung von Assemblersprache zu messen.

Die Ergebnisse zeigen, dass LLMs zwar Grundfunktionen eines Compilers übernehmen können, die Erfolgsquote jedoch derzeit noch niedrig ist. Durch gezielte Prompt‑Optimierung, Modellskalierung und den Einsatz von logischen Schritten lässt sich die Qualität der generierten Assemblersprache deutlich steigern. Außerdem wurden Fehlerquellen identifiziert und Ansätze zur Verbesserung der plattformübergreifenden Kompilierbarkeit erörtert.

Die Autoren bleiben optimistisch: Mit gezieltem Training, reichhaltigen Wissens‑Prompts und einer spezialisierten Infrastruktur könnte LaaC zukünftig hochwertige Assemblersprache erzeugen und damit einen Paradigmenwechsel in der Compiler‑Entwicklung auslösen. Sie skizzieren konkrete architektonische Konzepte und Forschungsrichtungen, die diesen Wandel unterstützen sollen.