Дори в болниците ChatGPT бавно промени някои неща.

Използване на ChatGPT за помощ при програмиране

С напредването на технологията за генериране на естествен език, ChatGPT е мощен инструмент, който може да се използва за помощ при програмиране. Може да ви помогне да генерирате код, да даде предложения за код и дори да разреши проблеми с програмирането. В тази статия ще ви представим как да използвате ChatGPT, за да помогнете при писането на код.

Първо, трябва да получите достъп до API на ChatGPT, можете да изберете безплатен или платен API. OpenAI е доставчик на безплатни API услуги и има и платени API услуги като AWS и GCP.

След това можете да използвате API, за да се обадите на ChatGPT и да получите отговори, като въведете вашите въпроси. Например, ако искате да генерирате функция на Python, можете да въведете „Генериране на функция на Python, която взема две числа и връща тяхната сума.“

ChatGPT ще генерира код въз основа на въведените от вас данни, например:

# Using NumPy in Python
import numpy as np

# Creating an array in NumPy
array = np.array([1, 2, 3])
print(array)

# Performing mathematical operations on NumPy arrays
sum = np.sum(array)
print(sum)

# Solving common errors while using NumPy
# Check if NumPy is properly installed
try:
    import numpy
except ImportError:
    print("NumPy is not installed")

Сложните въпроси могат да бъдат изпълнени и чрез ChatGPT

В моя скорошен изследователски проект, насочен към конструиране на модел за предсказване на транскрипционен фактор. Първо решихме да изберем PyTorch за тази цел и система за препоръки може да е подходяща за справяне с проблема. Въпреки това нямам опит с използването на PyTorch преди (само tensorflow, което е приемливо за повечето случаи). Всъщност в изследователската общност PyTorch привлече все по-голямо внимание, въпреки че tensorflow наваксва наскоро.

За да разреша проблема си, всичко, което трябва да направя, е да помоля ChatGPT да приложи PyTorch и да изгради примерна система за препоръки за мен. В моя пример използвах ключовата дума: система за препоръчване на филми, тъй като това е гореща тема в различни платформи като Netflix и Youtube. Така че си помислих, че трябва да има много примери за кодиране, за които да се позова.

Ето примера, даден от ChatGPT:

import torch
import torch.nn as nn

class MatrixFactorization(nn.Module):
    def __init__(self, num_users, num_movies, num_features):
        super(MatrixFactorization, self).__init__()
        self.user_features = nn.Embedding(num_users, num_features)
        self.movie_features = nn.Embedding(num_movies, num_features)

    def forward(self, user_idx, movie_idx):
        user_features = self.user_features(user_idx)
        movie_features = self.movie_features(movie_idx)
        return (user_features * movie_features).sum(dim=1)

model = MatrixFactorization(num_users, num_movies, num_features)
loss_fn = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())

for user_idx, movie_idx, actual_rating in data:
    predicted_rating = model(user_idx, movie_idx)
    loss = loss_fn(predicted_rating, actual_rating)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

След това просто промених параметрите, за да отговарят на това, което се опитах да направя, за да завърша проекта си. По време на този процес, в сравнение с това, което бих направил в миналото, помощта от този AI робот значително ускорява моя процес на кодиране и значително повишава производителността. С ChatGPT ми отне само два дни, за да разбера целия процес и да завърша кодовете, които се оказаха приложими според мен.

Някои грешки, които трябва да знаем

Дори безсрамно да съм популяризирал ChatGPT (няма никакви предимства, кълна се), все още има някои грешки, които трябва да знаем:

  1. Моделът се бори с математически и логически проблеми. Често просто не го прави правилно.
  2. Неговите изходни кодове често имат дребни грешки. Трябва да го забележим сами и да го помолим да го коригира. Ето защо ChatGPT може да не е подходящ за начинаещи.
  3. Предпазните мерки, въведени от OpenAI за блокиране на нежелани резултати, не са ефективни.

В заключение, използването на ChatGPT за помощ при програмиране може значително да спести време и енергия и да ви помогне бързо да разрешите проблеми с програмирането. Има обаче някои ограничения при използването на ChatGPT, като например генерираният код може да не е достатъчно ефективен или понякога да липсват необходимите коментари. Следователно е необходимо повишено внимание при използване на ChatGPT, за да се гарантира, че генерираният код е правилен и ефективен.