GPT в последние месяцы особо даже не обсуждался.
Хотел бы предложить обсудить, кто как использует в работе разные LLM (весь зоопарк во главе с царем джунглей GPT).
встречались ли вам какие-то полезные статьи с примерами?
Из того, с чем удалось столкнуться лично мне:
GPT ускоряет генерацию кода в малознакомых языках
Например, мне недавно надо было сделать большую таблицу в маркдауне, я подговил пример на 3 строчки и потом передал всю таблицу в GPT, чтобы он сделал по аналогии.
Также всякие JS сниппеты и однострочники с примерами помогает создать.
Можно писать пояснения к алгоритмам или комментарии в самом коде
Это довольно тривиальный случай, но бывает удобно закинуть код функции и на выходе получить черновик с описанием шагов. Потом это описание уходит в документацию
Перефразирование для англоязычных текстов
на основе технического документа можно готовить всякие материалы для блога / SMM. Так же если знакомы с недавним исследованием BCG, наибольший прирост производительности получали наименее квалифицированные сотрудники (при условии что они в принципе могут справиться с работой). Так вот, кривой написанный текст потом удавалось привести к жалаемому виду: либо в блог с мемасиками и шутейками, либо в документацию более лаконично переписать.
А какие у вас были удачные примеры?
Прямо сейчас я использую chatgpt для того, чтобы учить английский и языки программирования. Лучшие результаты действительно с кодом на малознакомом языке, комментариями и перефразированием текста на малознакомом языке. Не хочу брюзжать, но лично мне (чаще всего) кривой текст удаётся привести к желаемому виду только после двух дней беганья между тимлидом, архитектором, разработчиками и обратно. Это миф, что можно просто так взять и переписать плохой технический текст, плохую инструкцию, просто зная правила русского языка, и переставляя слова местами. Моё неквалифицированное мнение — прямо сейчас ии может взять на себя работу редактора, но не техрайтера. До генерации доки уже дошло, но чтобы прям вот из кода (то есть из черного ящика), ну ему ещё пара лет потребуется. Тогда он (оно?) и заменит этих наименее квалифицированных. Так что у них есть пара лет чтобы переквалифицироваться для работы с ии.
А расскажите про: «..мне недавно надо было сделать большую таблицу в маркдауне, я подговил пример на 3 строчки и потом передал всю таблицу в GPT, чтобы он сделал по аналогии». Можете поделиться, как выглядели данные, какая аналогия там работала, и как вы сформулировали запрос?
как это, интересно, они производительность считали? в знаках?
под плохим текстом я имел в виду плохо написанный. технически все верно, но писано не нейтивом и без лингвистического образования. За несколько итераций удается его привести к такому виду, когда уже не стыдно отправлять на ревью заказчику
А, тогда да, я собственно так и использую :)
Я в своем боте в режиме чата делал. Можно и в принципе донастроить так, чтобы GPT всегда возвращал данные без лишней болтовни и получить что-то вроде такого API сервиса. Вы ему - лапшу текста, он вам - форматированную markdown таблицу. Там еще пришлось доработать напильником, но таким способом можно буквально за минуту генерить таблицы, т.к. в маркдауне вручную это уныло делать
А, ту статью можно почитать. Там какие-то свои метрики из консалтинга были https://venturebeat.com/ai/enterprise-workers-gain-40-percent-performance-boost-from-gpt-4-harvard-study-finds/
ну, мне не настолько интересно, чтобы прям почитать. Просто интересно, какие именно метрики использовались. Какие именно критерии производительности.
есть же куча онлайн сервисов для создания markdown таблиц
https://www.tablesgenerator.com/markdown_tables https://tableconvert.com/markdown-generator https://tabletomarkdown.com/generate-markdown-table/ https://markdown-convert.com/en/tool/table и миллион других по запросу create table markdown online
Обсуждают сегодня