ChatGPT — это большая языковая модель, разработанная OpenAI. Она может генерировать текст, переводить языки, писать различные виды творческого контента и отвечать на ваши вопросы информативным образом. ChatGPT также может использоваться для проверки кода.
В этой статье мы рассмотрим, как использовать ChatGPT для проверки кода. Мы рассмотрим следующие темы:
Как получить доступ к ChatGPT
Как использовать ChatGPT для проверки кода
Преимущества и недостатки использования ChatGPT для проверки кода
Как получить доступ к ChatGPT
ChatGPT доступен в двух версиях: бесплатной и платной. Бесплатная версия ChatGPT доступна через веб-сайт OpenAI. Платная версия ChatGPT, ChatGPT Plus, доступна через подписку.
Чтобы получить доступ к бесплатной версии ChatGPT, выполните следующие действия:
Перейдите на веб-сайт OpenAI.
Нажмите кнопку «Начать».
Создайте учетную запись OpenAI.
Войдите в свою учетную запись.
Нажмите кнопку «ChatGPT».
Чтобы получить доступ к платной версии ChatGPT, выполните следующие действия:
Перейдите на веб-сайт OpenAI.
Нажмите кнопку «ChatGPT Plus».
Выберите план подписки.
Оплатите подписку.
Как использовать ChatGPT для проверки кода
Чтобы использовать ChatGPT для проверки кода, выполните следующие действия:
1. Подготовьте свой код.
2. Скопируйте код в текстовое поле ChatGPT.
3. Нажмите кнопку «Проверить код».
ChatGPT выполнит следующие действия:
Проанализирует ваш код на наличие синтаксических ошибок.
Проверит ваш код на соответствие стандартам кодирования.
Предложит улучшения вашего кода.
Преимущества и недостатки использования ChatGPT для проверки кода
Преимущества
ChatGPT может находить ошибки в коде, которые могут быть трудно обнаружить вручную.
ChatGPT может предлагать улучшения кода, которые могут улучшить его производительность или удобство использования.
ChatGPT можно использовать для проверки кода на различных языках программирования.
Недостатки
ChatGPT может не обнаружить все ошибки в коде.
ChatGPT может предлагать улучшения кода, которые не подходят для конкретной задачи.
ChatGPT может быть дорогостоящим, если вы используете платную версию.
Примеры использования ChatGPT для проверки кода
Вот несколько примеров того, как можно использовать ChatGPT для проверки кода:
Вы можете использовать для проверки кода перед его отправкой на репозиторий.
Вы можете использовать для проверки кода, который вы написали для работы над сторонней библиотекой.
Вы можете использовать для проверки кода, который вы написали для проекта, над которым работает ваша команда.
Заключение
ChatGPT — это мощный инструмент, который можно использовать для проверки кода. Он может помочь вам найти ошибки в коде, которые могут быть трудно обнаружить вручную. ChatGPT также может предлагать улучшения кода, которые могут улучшить его производительность или удобство использования.
Однако важно помнить, что ChatGPT не является заменой человеческому кодеру. ChatGPT может не обнаружить все ошибки в коде, и он может предлагать улучшения кода, которые не подходят для конкретной задачи.
В последние годы искусственный интеллект и нейронные сети привнесли революцию в мир компьютерной обработки естественного языка. Две ведущие языковые модели — ChatGPT от OpenAI и Google Bard от Google — предоставляют потрясающие возможности в автоматической генерации текста. В этой статье мы сравним эти две модели, рассмотрим их сильные и слабые стороны, а также обсудим сферы их применения.
Часть I: Технологические Основы
ChatGPT: В основе ChatGPT лежит архитектура GPT (Generative Pre-trained Transformer), разработанная компанией OpenAI. Эта модель способна создавать качественный и когерентный текст, основываясь на предварительном обучении на огромных объемах данных.
Google Bard: Google Bard основан на технологии BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Эта архитектура способна понимать контекст взаимосвязанных слов и фраз, что делает ее отличным инструментом для поиска и анализа данных.
Часть II: Качество Генерации Текста
ChatGPT: Модель ChatGPT славится своей способностью создавать креативный и естественный текст в ответ на входные запросы. Ее выдающаяся способность к имитации человеческого стиля делает ее отличным выбором для генерации контента.
Google Bard: Google Bard блестит в анализе контекста и предоставлении точных ответов на запросы. Однако, в сравнении с ChatGPT, его способность к генерации продолжительных текстов ограничена.
Часть III: Применение в Реальных Проектах
ChatGPT: Эта модель нашла применение в множестве областей, от создания креативного контента до помощи с задачами программирования. ChatGPT успешно используется как инструмент для чат-ботов, генерации статей и создания диалогов.
Google Bard: Google Bard отлично подходит для анализа больших объемов текста, классификации документов и предоставления точных ответов на запросы. Он широко используется в сфере информационного поиска и анализа данных.
Часть IV: Ограничения и Недостатки
ChatGPT: Несмотря на свои впечатляющие способности, ChatGPT может иногда генерировать некорректные или нелогичные ответы. Он не всегда способен точно понимать сложные запросы.
Google Bard: Ограничения Google Bard связаны с его ориентированностью на точные ответы. В некоторых сценариях он может быть менее подходящим для генерации креативного контента.
Заключение
Обе модели, ChatGPT и Google Bard, представляют собой значительные достижения в области языкового моделирования. Каждая из них имеет свои уникальные преимущества и ограничения, что делает их востребованными в разных областях. Выбор между ними зависит от конкретных потребностей и целей проекта. В конечном итоге, эти модели открывают новые горизонты в создании качественного и естественного текста с использованием искусственного интеллекта.
На этот раз внимание привлекает Meta (материнская компания Facebook/Instagram).
В прошлом мы видели, как Mozilla делала большие ставки на разработку экосистемы искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, а такие, как Dolly и HuggingChat, выступали в качестве альтернатив ChatGPT с открытым исходным кодом.
Однако с новым начинанием Meta у нас может получиться нечто еще более значительное. Позвольте мне рассказать вам об этом.
Что происходит: Согласно недавнему отчету The Wall Street Journal, Meta намерена побороться с ChatGPT от OpenAI, создав новую систему искусственного интеллекта с открытым исходным кодом,ожидается, что она будет такой же мощной, как GPT-4.
Интересно, что Meta не новичок в разработке системы искусственного интеллекта;у них уже есть модель большого языка с открытым исходным кодом Llama, разработанная совместно с Microsoft, которая недавно получила новую основную версию.
Но эта предстоящая модель названа в несколько раз более мощной, чем эта!
Более того, подход с открытым исходным кодом к потенциальной замене ChatGPT звучит захватывающе!
Ожидается, что другие компании получат выгоду от системы, позволяющей им создавать сервисы для создания сложного текста, анализа и других видов выходных данных.
Когда ожидать: Работа уже началась, и Meta подготавливает центры обработки данных, необходимые для выполнения этой работы.
Они остановили свой выбор на графических процессорах для центров обработки данных NVIDIA H100, сигнализируя об отказе от использования Microsoft Azure и сосредоточившись на обучении этой новой модели в своей инфраструктуре.
Предполагается, что Meta начнет обучение новой модели в начале 2024 года, а Марк Цукерберг возглавит специальную команду, которая воплотит все это в жизнь.
Несмотря на то, что Meta опоздала с разработкой игры с генеративным ИИ, эта новая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом должна вернуть их в игру, особенно когда Google также запускает мощного конкурента GPT-4 под названием «Gemini«.
💬 Что вы думаете об инициативе Meta по созданию конкурента ChatGPT с открытым исходным кодом?
Искусственный интеллект (ИИ) стал главным технологическим трендом на рынке информационных технологий. Эта инновационная технология, основанная на развитии алгоритмов и компьютерных моделей, позволяет компьютерным системам обучаться и самостоятельно принимать решения, а также эмулировать человеческий интеллект. Много интересных публикаций на тему инвестиций и лучших технологических акций, которые выиграют от развития нейросетей, можно найти здесь.
Одним из самых знаковых событий в мире искусственного интеллекта стало появление ChatGPT — генератора текста от OpenAI. Эта модель обладает удивительной способностью генерировать человекоподобные тексты, что привело к значительной эволюции в области машинного обучения и обработки естественного языка. С появлением ChatGPT, рынок технологий изменился, и теперь ИИ стал неотъемлемой частью многих сфер деятельности. В какие компании следует инвестировать на фоне бума ИИ? Прежде всего, это компании, которые связаны с производством чипов, созданием программного обеспечения и т.п. На сайте alexander-belov.com можно ознакомиться с самыми перспективными технологическими компаниями в сфере ИИ, производства чипов и программного обеспечения.
Одной из наиболее значимых преимуществ использования искусственного интеллекта является автоматизация бизнеса. Благодаря ИИ компании могут автоматизировать множество процессов, что позволяет снизить затраты на персонал и увеличить эффективность работы. Например, использование роботов-помощников в клиентском сервисе позволяет обрабатывать большой объем запросов и решать проблемы клиентов в режиме реального времени.
Рост технологических компаний является еще одним доказательством важности искусственного интеллекта на рынке IT. В 2023 году акции Nvidia выросли более чем на 190%. Компания Nvidia стала одним из лидеров в области разработки графических процессоров и искусственного интеллекта. Благодаря разработке передовых технологий и уникальным решениям, Nvidia обеспечивает высокую производительность и энергоэффективность своих продуктов, что привлекает множество клиентов и инвесторов. Спрос на графические ускорители Nvidia значительно увеличился в 2023 году, так как нейросетям требуются большие ресурсы и мощности для вычислений.
Почему искусственный интеллект стал революцией на рынке технологий? Прежде всего, ИИ предлагает новые возможности и перспективы, которые ранее казались невозможными. Он позволяет компаниям решать сложные задачи, оптимизировать процессы и преодолевать традиционные ограничения. Кроме того, ИИ помогает снизить человеческий фактор, улучшить точность прогнозирования и повысить качество принимаемых решений.
В заключение, ИИ стал главным технологическим трендом на рынке IT. Он изменил подход к разработке программного обеспечения и привнес новые возможности для автоматизации бизнеса. Рост технологических компаний, таких как Nvidia, свидетельствует о значимости данной технологии на рынке. ИИ — это не только революция в технологиях, но и возможность для компаний достичь новых высот и достижений.
Разработка мобильных приложений для бизнеса пользуется спросом на рынке. О функциях и особенностях разработки приложений можно узнать здесь. Стоит отметить, что особым спросом пользуется разработка приложений, которые предполагают внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения. Технологии заметно улучшают взаимодействие пользователя и системы и дают возможность включать в проект новые мощные функции.
Как машинное обучение делает программный продукт лучше
Разработка приложений для бизнеса интегрирует машинное обучение в приложение, чтобы обеспечить индивидуальный подход. Программа машинного обучения учится и переучивается на основе поведения пользователя для разработки персонализированного решения. Это усовершенствование позволяет создавать привлекательные приложения с идеальным клиентским опытом. О технологии машинного обучения (MO) написали более подробно в блоге компании YuSMP Group. Ниже рассказываем, как внедрение методов искусственного интеллекта и машинного обучения в различных областях помогает бизнесу.
Сбор данных
Интеллектуальный анализ больших объемов данных помогает в обнаружении закономерностей и взаимосвязей. Эта процедура требует сбора, хранения, обслуживания и анализа. Алгоритм собирает данные клиентов и классифицирует их по таким критериям, как пол, возраст, профили в социальных сетях и другим, для создания персонализированных предложений и услуг.
Анализ
В разработке мобильных приложений для бизнеса аналитика необходима, особенно для электронной и мобильной коммерции. Анализ больших объемов данных помогает гигантам розничной торговли (например, Amazon) лучше удовлетворять потребности клиентов.
Поиск
На основе поискового запроса, прокрутки экрана, кликов и других факторов технология учится отображать наиболее релевантные результаты. Метод позволяет настраивать выдачу в соответствии с предпочтениями искателя. Чтобы получить адаптированный ранжированный результат поиска, компьютеры анализируют предыдущее поведение пользователя, историю и другие действия.
Мониторинг
Приложения для обеспечения безопасности и антивирусы выигрывают от мониторинга данных и механизмов защиты на основе машинного обучения. Приложение может отслеживать действия в интернете и устанавливать сигналы тревоги при обнаружении мошеннических действий с помощью предварительно запрограммированных модулей.
Безопасность
Аутентификация — частый запрос в разработке мобильного приложения для бизнеса. Искусственный интеллект даёт возможно распознавания голоса, биометрии и аудиовизуальных данных. Программу можно использовать в качестве приложения для безопасной передачи данных, а также для хранения файлов, среди прочего.
Важное в разработке мобильных приложений для бизнеса
Разработка приложений следующего поколения будет умнее и мощнее. Для создания продуктов будут использовать лучшие методы, внедряя искусственный интеллект и машинное обучение. Здравоохранение, финансы, мобильная коммерция, банковское дело, образование и развлечения выигрывают от эффективных процедур машинного обучения, которые включают майнинг, отслеживание, анализ, мониторинг, поиск и прогнозирование. Функции безопасности, поиска, прогнозирования и настройки в разработке приложений для бизнеса будут улучшены. Пользовательский интерфейс и клиентский опыт будут более совершенными, интуитивно понятными, информативными и привлекательными.
Компьютерное зрение является одной из самых прогрессивных и быстро развивающихся областей. По данным Grand View Research, размер мирового рынка компьютерного зрения в 2020 году оценивался в 11,32 миллиарда долларов, и ожидается, что совокупный годовой темп роста составит 7,3% в период с 2021 по 2028 год. Вариантов использования компьютерного зрения с поддержкой ИИ почти бесчисленное множество. наиболее популярными из которых являются потребительские дроны, а также автономные и полуавтономные транспортные средства. Кроме того, благодаря недавнему прогрессу в компьютерном зрении, ИИ теперь необходим в различных отраслях, таких как образование, здравоохранение, робототехника, бытовая электроника, розничная торговля, производство, и более. Итак, учитывая резкую эволюцию компьютерного зрения, важно исследовать, с чего все началось и куда идет, особенно когда дело доходит до выбора следующего разработчика систем компьютерного зрения. В этой статье мы рассмотрим основы и тенденции компьютерного зрения.
Эволюция компьютерного зрения
Текущие проблемы компьютерного зрения
Тенденция 1: компьютерное зрение на грани
Тренд 2: Компьютерное зрение как услуга
Тенденция 3: Компьютерное зрение, ориентированное на данные
Эволюция компьютерного зрения
Сегодня мы уже привыкли к тому, как наши смартфоны используют распознавание лиц или как работают вирусные маски для лица в Instagram. Мы мало знаем, что это примеры компьютерного зрения, и то, что сегодня кажется обычным, было бы невозможно без глубоких и длительных исследований.
Компьютерное зрение начало появляться в конце 1960-х годов в университетах, которые стали пионерами в области искусственного интеллекта. Идея заключалась в том, чтобы имитировать человеческое зрение и позволить компьютерам или роботам «видеть» объекты. Значительное количество существующих сегодня алгоритмов компьютерного зрения появилось еще в 1970-х годах. К ним относятся извлечение краев из изображений, маркировка линий, неполиэдральное и многогранное моделирование, кластеризация, оптический поток и оценка движения.
К подобластям современного компьютерного зрения относятся:
Реконструкция сцены
Обнаружение объекта
Обнаружение событий
Отслеживание видео
Распознавание объектов
3D оценка позы
Оценка движения
Визуальное обслуживание
3D-моделирование сцены
Восстановление изображения
Текущие проблемы компьютерного зрения
Несмотря на то, что с 1960-х годов в области компьютерного зрения был достигнут значительный прогресс, это все еще в значительной степени неосвоенная область с точки зрения исследований и разработок. В основном это связано с тем, что человеческое зрение само по себе чрезвычайно сложно, а системы компьютерного зрения страдают по сравнению с ним. Людям требуется несколько секунд, чтобы узнать своих друзей на изображениях, даже в разном возрасте, и наша способность запоминать и сохранять лица для будущего распознавания кажется безграничной. Однако трудно представить, какой объем работы потребуется компьютеру, чтобы справиться с чем-то почти подобным. Еще одна проблема, с которой сегодня сталкиваются инженеры по компьютерному зрению, — это устойчивая интеграция инструментов компьютерного зрения с открытым исходным кодом в свои приложения. В частности, решения компьютерного зрения постоянно зависят от эволюции как программного, так и аппаратного обеспечения.
Теперь, когда мы рассмотрели, с чего началось компьютерное зрение и где оно находится сегодня, давайте перенесемся в «будущее» и подумаем о некоторых наиболее многообещающих тенденциях компьютерного зрения на 2022 год.
Тенденция 1: компьютерное зрение на грани
Edge — это новое облако. Термин « пограничные вычисления » относится к технологии, привязанной к тому месту, где генерируются данные, т. е. к границе архитектуры: она позволяет обрабатывать и анализировать данные там, где (или ближе к тому месту), где они собираются, а не в облаке или Дата центр. В проектах компьютерного зрения все больше и больше внедряются архитектуры граничных вычислений, потому что они решают проблемы доступности сети, пропускной способности и задержки. Даже облачные архитектуры часто необходимо развертывать на периферийных устройствах из-за конфиденциальности, надежности и производительности. Граничные вычисления особенно популярны для проектов, где требуется обработка данных в реальном времени. К таким проектам относятся беспилотные автомобили, дроны и т. д.
Пограничные вычисления набирают все большую популярность в сфере здравоохранения. В то время как большинство людей воспринимают зрение как должное, другие живут с ограниченным видением или вообще без него. Было проведено множество исследований по использованию компьютерного зрения для помощи слабовидящим. К счастью, достижения в области технологий позволяют нам сделать мир немного лучше для тех, кто не видит его через изображение в реальном времени. Точнее, компьютерное зрение может помочь:
Идентифицировать объекты
Найдите конкретный объект среди других
Обнаружение препятствий
С обнаружением знаков и навигацией
Распознавать людей
Делитесь информацией о людских скоплениях
Аналогичные варианты использования компьютерного зрения на периферии включают помощь людям с ограниченными физическими возможностями или защиту исчезающих видов . Разумеется, список вариантов использования граничных вычислений можно продолжать и продолжать.
Тренд 2: Компьютерное зрение как услуга
По мере того, как компьютерное зрение набирает обороты, соответственно увеличивается и количество платформ, предлагающих такие решения. Использование платформ может сэкономить вам время на обработку изображений, маркировку данных и контроль данных . В целом, если вы не используете платформу компьютерного зрения, вам придется копнуть намного глубже и сделать следующее:
Разработка рабочего процесса вокруг ваших процессов ИИ.
Получение данных из разных источников.
Хранение и маркировка данных.
Проверка и исправление неправильно маркированных данных.
После версионирования.
Сейчас большое внимание уделяется CVaaS, что означает «компьютерное зрение как услуга». Это позволяет компаниям, не занимающимся искусственным интеллектом, пользоваться преимуществами технологических достижений и приобретать алгоритмы предварительной сборки, доступные на платформах компьютерного зрения. Поскольку к алгоритмам и API можно получить доступ по запросу в рамках модели оплаты по факту использования, инновации в области компьютерного зрения становятся доступными и масштабируемыми. Например, разумным шагом будет аутсорсинг услуг по аннотации данных, учитывая, что это первая и наиболее важная часть успешного проекта компьютерного зрения. Мусор на входе, мусор на выходе, помните?
Если вам посчастливилось найти платформу, отвечающую вашим потребностям, придерживайтесь ее (и никогда не отказывайтесь от нее), чтобы убедиться, что ваш проект компьютерного зрения находится в надежных руках.
Тенденция 3: Компьютерное зрение, ориентированное на данные
Компьютерное зрение — это все о данных, и модель так же хороша, как и примеры, которыми вы ее кормите. Первый шаг к созданию моделей ИИ — это сбор огромных наборов данных для обучения. Мы ошибочно думаем, что неточность нашей модели может быть решена только путем сбора большого, иногда безумного количества данных. Например, если мы создаем модель для обнаружения кроликов, нам потребуется десять тысяч изображений кроликов с разных ракурсов, при различных погодных условиях и условиях освещения; мы будем собирать кроликов разных размеров и цветов.
Тем не менее, сегодня наблюдается тенденция к тому, чтобы качество преобладало над количеством. Это не означает, что количество примеров не играет никакой роли, но ваша модель обучения не обязательно выиграет от большого количества примеров обучения. Скорее, это будет работать хорошо, если предоставленные обучающие примеры будут точными и информативными. Если мы обнаружим, что наши тренировочные данные неточны, мы можем либо убрать шум, либо найти неправильно помеченные изображения. Если он недостаточно информативен, мы можем удвоить набор данных и собрать еще одну партию изображений с кроликами или даже заменить первую партию. Как измерить информативность изображения? Что ж, это заслуживает отдельной статьи.
Исследования показывают, что оба они одинаково эффективны с точки зрения улучшения производительности вашего алгоритма обучения. В большинстве случаев гораздо проще обнаружить неправильно помеченные примеры и найти систематический способ их правильной маркировки. Это то самое компьютерное зрение, ориентированное на данные, за которым будущее успешных приложений компьютерного зрения. MLOps также подпадает под эту категорию, направленную на систематизацию разработки и развертывания систем машинного обучения, но это, опять же, совсем другая тема для обсуждения.
Основные выводы
Компьютерное зрение прошло долгий путь, и ему предстоит еще многое сделать. Будущее компьютерного зрения многообещающее, учитывая нынешние ресурсы и талантливых специалистов. Прогресс технологий и разработка алгоритмов компьютерного зрения открывают море возможностей для применения компьютерного зрения в реальной жизни. Это приводит к увеличению количества платформ компьютерного зрения, предлагая самые разнообразные услуги для создания и реализации комплексного конвейера компьютерного зрения. Мы будем создавать приложения компьютерного зрения на периферийных вычислениях и сосредоточимся на сборе четких и информативных данных о начальных этапах обучения модели компьютерного зрения, а не на сборе огромных неинформативных наборов данных, полных шума.
