LLM (didžiųjų kalbos modelių) naudojimas programavimui
LLM, įskaitant ChatGPT, pakeitė programavimą ir tapo galingais programuotojų produktyvumo gerintojais. Šių įrankių panaudojimas užduotims, neapsiribojant namų darbais ar pratybomis, gali gerokai padidinti efektyvumą.
Šiame straipsnyje bus išsamiai aprašytas praktinis LLM ir ChatGPT taikymas mūsų profesinėje veikloje, parodant jų poveikį produktyvumui.
LLM pokalbių sistemos
Šiuo metu rinkoje yra daugybė didžiųjų kalbos modelių:
ChatGPT - garsiausia "OpenAI" sukurta sistema. Labai gerai veikia su GPT4 modeliais
Gemini - pokalbiai iš Google
GroqChat - tikrai greitas LLM
Claude - Pokalbiai pagal Anthropic
HuggingChat - Atvirojo kodo LLM modeliai
Naudojimas programinės įrangos kūrimui
Programuotojams yra daug įdomių LLM panaudojimo atvejų, nes atrodo, kad LLM tikrai gerai moka tokius dalykus.
Paaiškina, kaip naudoti tam tikras bibliotekasParodykite man, kaip galiu apskaičiuoti paspaudimų dažnį (CTR) pagal duomenis naudodamas PyMC. Būkite konkretus. Pateikite pavyzdį.
Išvestis:
import pymc as pm
# Step 1: Model Definition
with pm.Model() as model:
# Prior for CTR (p)
p = pm.Beta('p', alpha=1, beta=1) # Uniform prior, you can adjust alpha and beta based on prior knowledge
# Step 2: Data Observation
observations = pm.Binomial('obs', n=1000, p=p, observed=300) # 1000 trials, 300 successes (clicks)
# Step 3: Inference
trace = pm.sample(1000, return_inferencedata=False) # Adjust the number of samples as needed
# Step 4: Posterior Analysis
pm.plot_posterior(trace)
Papildomi klausimai taip pat gali būti veiksmingi:
Nesuprantu, kodėl verta naudoti PyMC. Pateikite man 5 sakinių santrauką, kodėl turėčiau jį čia naudoti. Aiškiai struktūruokite atsakymą ir jei reikia, naudokite punktus.
Atsakymas:
Using PyMC for estimating Click-Through Rate (CTR) offers several advantages:
Uncertainty Quantification: PyMC provides a full posterior distribution of the CTR, allowing for a comprehensive understanding of uncertainty and variability in the estimate, rather than just a single point estimate.
Incorporation of Prior Knowledge: With PyMC, you can easily incorporate prior knowledge or beliefs about the CTR through the choice of prior distributions, enhancing the model's relevance and accuracy.
Flexibility and Extensibility: PyMC supports complex hierarchical models and dependencies between variables, making it highly adaptable to more intricate scenarios beyond simple CTR estimation.
Robust Inference Methods: It uses advanced Markov Chain Monte Carlo (MCMC) and variational inference algorithms to efficiently sample from the posterior distribution, ensuring robust and reliable estimates.
Intuitive Model Specification: PyMC's syntax is close to the statistical notation, making the model specification more intuitive and easier to communicate with stakeholders or for educational purposes.
Perkelk kodą iš vienos programavimo kalbos į kitąWrite me Databricks SQL version of this code:
def foobar(x):
if x % 2 == 0:
return "foo"
else:
return "bar"
Rezultatas:
SELECT
CASE
WHEN x % 2 = 0 THEN 'foo'
ELSE 'bar'
END AS result
FROM
your_table_name
Kažkas panašaus, pvz:
Parašykite man šio kodo Databricks SQL versiją:
def foobar(x):
if x % 2 == 0:
return "foo"
else:
return "bar"
use SQL create function
Rezultatas:
CREATE OR REPLACE FUNCTION foobar(x INT)
RETURNS STRING
AS
BEGIN
RETURN CASE
WHEN x % 2 = 0 THEN 'foo'
ELSE 'bar'
END;
END;
Kodo patikrinimasSuggest me how to improve this code. Be critical but fair. Encourage the use of the best practices of the relevant languages and frameworks. Focus more on higher level feedback like the design of the code instead of tactical things like placement of commas.
Taip galite gauti įžvalgių kodo komentarų, ypač jei dirbate su programavimo kalba ar aplinka, kurios nežinote.
Kitas pavyzdys:
Review this Python code for me
numbers = [1, 2, 3, 4]
for i, j in zip(range(len(numbers)), numbers):
print (i, j)
What's wrong? How it could be improved?
Atsakymas:
Paaiškinimas, kaip veikia kodasTai naudinga, kai susiduriate su nepažįstama kodo baze:
Here is the code:
[CODE]
Explain what does it do. Give an overview first and then explain step-by-step.
Pažvelkime į nanoGPT/model.py at master · karpathy/nanoGPT, kurio rezultatas būtų:
Gemini jums pateiks kitokią versiją:
Pagalba su klaidomisThe code below
[CODE]
produces and error
[ERROR]
How do I fix that?
Automatinis kodo užbaigimasLLM pagrįsti įrankiai, pavyzdžiui:
Jos taip pat puikiai tinka rašant kodą su IDE. Galite greitai automatiškai užbaigti paprasčiausias užduotis, pvz:
1) Naujų klasių apibrėžimas
2) Teisingų parametrų verčių atvaizdavimas naudojimui
3) Kontroliuoti prognozes nurodant jas komentarais
Susipažinkite su "Prompt Engineering”
Daug galios LLM suteikia greita užklausų inžinerija, kuri gali turėti didžiulę įtaką jūsų rezultatams. Svarbu susipažinti su geriausia greitosios inžinerijos praktika ir metodais.
Keletas pagrindinių dalykų, kuriuos mėgstame naudoti:
Paprašykite sistemos spausdinti išvestį tam tikru formatu. Paprašykite, kad ji būtų mažiau daugžodžiaujanti:
"Būkite rišlūs, nekartokite užduoties ar nurodymų. Atsakymas turi būti trumpesnis nei 60 žodžių."
Apibrėžkite stilių:
"Nepateikite bendro atsakymo. Įsivaizduokite, kad esate techninės srities ekspertas, kuris nemėgsta daug kalbėti. Atsakykite iš to žmogaus perspektyvos."
Užtikrinkite, kad kontekstas būtų pakankamas. Pateikite kuo daugiau pavyzdžių.
Yra keletas gerų šaltinių, kuriuose galima sužinoti daugiau gudrybių, susijusių su greitąja inžinerija:
Santrauka
LLM gali labai padidinti programuotojų produktyvumą, nes jie gali padėti paaiškinti naujus dalykus, paaiškinti esamą kodą ir parašyti pavyzdžių.