Comments 29
Так и прошлая версия могла написать такое приложение.
Это типичные приложения для обучения. Половина гитхаба со свифтом завалена такими обучашками.
И так, в конечном итоге, мы получили новый гугл, который способен копировать код с гитхаба... Честно, я ожидал немного большего. Как минимум рассчитывал, что ии сам сможет писать осмысленный код. Но по факту оно просто копипастит....
А зачем изобретать велосипед если можно копипастить?
С другой стороны, что попросили - то и получили. Тут не чему удивляться.
Могу привести свой пример. Есть (был) у меня код написанный в однопоточном стиле. С моделью данных аля граф. Писался когда только изучал Rust.
Но проект стал больше, требования шире. И уже однопоток мешает.
Попросил gpt переделать код на многопоток. И он справился. Не на 100% эффективно, но он реально дал экономию кучи времени. Я весьма был доволен.
Да, не спорю, инструмент великолепный. Я сам им пользуюсь теперь практически ежедневно.
Я к тому, что GPT-4 в своих мощностях достигла максимума на данный момент. И мне казалось, что с таким количеством ресурса, эта модель должна демонстрировать нечто более напоминающее интеллект человека. Но по факту оно просто выдаёт уже имеющуюся информацию.
Как только оно встречается с чем то, чего нет в весах, то тут же спотыкается и городит бессмыслицу.
с таким количеством ресурса, эта модель должна демонстрировать нечто более напоминающее интеллект человека
Для этого у него должно появиться подобие собственного "сознания". Чего нет и не предвидится на данный момент, по его же собственным утверждениям. Это будет новый качественный скачок (с дальнейшим неизбежным поднятием вопросов этики, равенства прав живых людей и ИИ, и борьбой за права последними, AI live matters и вот это вот всё).
Но по факту оно просто выдаёт уже имеющуюся информацию.
Так и человек выдаёт имеющуюся информацию, просто слегка по-другому скомбинированную. Вы ждёте каких-то чудес, но ведь даже если вас, человека, засадить в матрицу, дав только доступ к интернету, вы же даже что такое запах не узнаете.
Точно? Точно человек выдаёт имеющуюся информацию или может проанализировать задачу, подумать над решением, представить, попробовать(в голове или на бумаге) и выдать алгоритм скажем пузырьковой сортировки...
Где ранее была описана эта сортировка до того, как её применил первый человек? Дай угадаю "подглядел в пузырьках"? )))
Оно даже не гуглит и копипастит, судя по его же утверждениям, оно изначально скачало в себя весь гитхаб и полинтернета впридачу.
За отрицанием следует торг, а там и принятие не за горами. Рекомендую побыстрее осваивать, пока не станет поздно или жизнь не заставит.
Я ещё в прошлом году писал приложение, аналогов которому нет и не было в мире с использованием копилота и чатгпт, получилось весьма недурно. Приложение состояло из кастомного api для adb, бдшки, gui на pyside с интернационализацией. Нейронка помогла мне продумать концепцию приложения, составила план разработки, помогла с архитектурой и написала весомую часть кода. Результат - приложение для перепрошивки и управления настройками vr шлема. Нагуглить что-то подобное на питоне не получится. Сам бы я абсолютно точно такое не написал на текущем уровне.
Да, использовать это в формате "сделай мне красиво" - идиотизм, но как отличного помощника, который экономит тонны времени гугления, изучения документации и т.п. - вполне.
На моей основной работе я описал ей структуру бд, с которой работаю, и теперь, когда мне нужен отчет, я больше не трачу полчаса-час на поиск сущностей в бд (там адский справочник с кастомными полями), а просто прошу подсказать, где искать, и это снова экономит кучу времени.
Также она превосходно решает проблему чистого листа, когда не знаешь, с чего начать вообще что-то делать. Она отлично генерирует планы и помогает на этапе проработки концепции. Так, я за 3 минуты получил отлично продуманный план теоретической и практической части диплома, причем, удивительно похожий на смутный образ того, что я хотел у себя в голове. Приводитб уже наличествующий результат в соответствие со своими желаниями гораздо проще, чем облекать мыслеобразы во что-то осязаемое с нуля.
Люди, которые не всегда осмысленно копируют код со stackoverflow, ругают машину, которая не всегда осмысленно копирует код с гитхаба.
Это ли не почти признание равенства?
До сих пор не понимаю чем это отличается принципиально от того чтобы взять любой уже готовый образец на гитхабе, перебить название например на "болгенос" и выдать за новую программу. То, что столько программистов из за этого боятся потерять работу доказывает только одно, они не програмисты, а копирасты, которых легко заменить даже не gpt, а ботом поверх стековерфлоу. И второй момент, допустим сделают робота футболиста который в 100% случаев запинывает мяч от своих ворот до ворот соперника мощнейшим пушечным ударом, неужели это как то повлияет на популярность человеческого футбола со своими звёздами и борьбой? Наличие пушек например даже не смогло уничтожить соревнования по стрельбе из лука, а кто-то даже пращей увлекается. Естественно я могу не осознавать всего величия gpt. Но скорее всего через год он просто станет рутиной с очень ограниченным практическим применением, а хайп будет вокруг какой-то новой игрушки.
До сих пор не понимаю чем это отличается принципиально от того чтобы взять любой уже готовый образец на гитхабе, перебить название например на «болгенос» и выдать за новую программу.Ну вот смотрите, у меня были сайт, где выкладывают БД (CSV в tar.gz), и папка с кучей изображений.
Мне нужно было, минимально: скачать базу, извлечь CSV, распарсить колонки TAGS и MD5, а потом сверить содержимое колонки MD5 с названиями файлов (названия обычно содержат MD5) и при совпадении записать содержимое TAGS из базы в картинку.
В результате добавилась: парсинг сайта и выкачивание самой новой БД (обновляется раз в день), прокси для сетевых запросов, конвертация CSV в parquet со сжатием, удаление ненужных колонок (ненужных там больше 10, вместе с конвертацией база похудела с 3 гигов до 300 мегабайт), все операции скачивания и сжатия переехали в память (на диск пишется только жатый parquet), вычисление MD5 для файлов с некорректным названием, визуальное отображение процесса, запись тегов в файл и\или в sidecar txt на выбор, удаление «мусорных» тегов по списку, разделение тегов по отдельным полям exif (автор, содержимое).
Получилось 152+84 строки кода (2 py-шки).
У меня абсолютно нулевые знания python. Ну то есть я даже «hello world» не знаю, как написать на любом из нормальных языков программирования. «Пишу» только на AHK (AutoHotkey).
Рабочий код я из ChatGPT выжал за 2-3 дня. При этом ограничен был только токенами и, как следствие, регулярно убивался о «повторите запрос через час, вас много, а я одна» в попытках уместить максимум кода в лимит токенов.
Не будь лимита токенов или ограничения на количество сообщений в час\день — управился бы за день. Без гугла.
При этом я намеренно не пытался самостоятельно связать несколько рабочих кусков кода в один, потому что просто не хотел разбираться в том, как это работает в Python.
Только одну строку мне пришлось исправлять самому, ChatGPT проблемы не видел — при обработке извлеченной в память CSV-шки он использовал StringIO вместо BytesIO и сжирал 24 гига RAM вместо 8.
```pythonposts_df = pd.read_csv(io.BytesIO(posts_content), usecols=[«id», «md5», «tag_string»])Я просто расставил отображение потребляемой памяти после каждой строки (чистейший колхоз), нашел проблемную, и спросил что такое StringIO и какие у него аналоги.
И с API того же сайта мне ChatGPT тоже помог. ТЗ было простое: папка с изображениями, найти по названию файла в API (posts.json&md5=) ссылку на оригинальный файл и скачать его поверх существующего.
Дал ему название файла, пример корректной строки для получения JSON, и его полную выдачу по этой ссылке. Ну и само ТЗ — найди оригинал и скачай.
Рабочий код в ответ получил с первой попытки.
```pythonposts_df = pd.read_csv(io.BytesIO(posts_content), usecols=[«id», «md5», «tag_string»])Я, кстати, уже писал, как меня выбешивает галка Markdown, которая теперь ставится по умолчанию?..
posts_df = pd.read_csv(io.BytesIO(posts_content), usecols=[«id», «md5», «tag_string»])Не будь лимита токенов или ограничения на количество сообщений в час\день — управился бы за день. Без гугла.
А вас там забанили? С документацией и без активного нежелания узнавать, что такое Питон, вы бы справились за тот же самый день и без chatGPT.
С документацией и без активного нежелания узнавать, что такое Питон, вы бы справились за тот же самый день и без chatGPT.Я пробовал, за 4 часа не осилил и плюнул (ЕМНИП, сломался на датафреймах pandas, не смог получить в выдаче, что хотел).
Буквально через неделю ChatGPT релизнулся.
Все-таки прописывать хотелки и скармливать ошибки для исправления сильно проще, чем их гуглить.
Наличие пушек например даже не смогло уничтожить соревнования по стрельбе из лука
а на количество профессиональных лучников появление огнестрельного оружия тоже по вашему не повлияло?
Впрочем согласен, спортивное программирование в безопасности, значит ли это что обычных программистам не нужно опасаться за рабочие места?
То, что столько программистов из за этого боятся потерять работу доказывает только одно, они не програмисты, а копирасты, которых легко заменить даже не gpt, а ботом поверх стековерфлоу.
ну такое, на куче работ вначале на собеседовании требуют создавать гипердвигатели, а потом оказывается что нужно жсоны перекладывать.
И таких работ большинство, очень редко приходится думать, нужно специально искать задачи где есть возможность проявить какую-то креативность или хотя бы просто включить голову.
ну и как, корованы ограбили?
На запрос создания скраппера инстаграма, gtp послал меня в долгое пешее путешествия, потому что не законно!
Заметил такую особенность. Почти все пользователи здесь в комментариях (и не только здесь), кто нашёл применение chatGPT и восхищается этой моделью - не могут и строчки кода написать. По их собственному признанию. Печально, что мотивации разбираться с программированием у них будет ещё меньше и есть вероятность, что отрасль будет просто деградировать.
Языковая модель GPT-4 написала полноценное мобильное приложение на SwiftUI