Думаю имеются ввиду GPL лицензия которая технически не запрещает коммерческое использование но требует полный опенсорс, то есть ты можешь продавать скомпилированный вариант того что лежит у тебя на публичном гитхабе, можешь делать платную поддержку
Ну это уже чтобы совсем совсем потестить, а так можно на локальной машине докеры запускать, они же для этого и были придуманы, чтобы works on my machine, стало works in docker.
Это касается ЧатГПТ (режима Чат), сам по себе GPT только дополняет, продолжает текст. Если пользоваться апи и выбрать режим complete никаких паттернов не будет, лишь генерация продолжения промпта.
Если что то падает на проде, я бы искал способ улучшить QA процесс, впервую очередь.
Юнит тесты хорошая штука но только когда написаны хорошо, а хорошо написанные юнит тесты это минимум +100% времени разработки. И даже хорошо написанные тесты не отменяют Blackbox автотесты и ручное тестирование.
Юнит тесты по большей части для самих разработчиков, помогают соблюдать контракты и тестировать код во время разработки не поднимая весь проект на локальной машине. Качество должны обеспечивать QA, это не просто так отдельная специализация, это целый стек знаний, технологий, техник которых нет у разработчика, этому надо учиться и иметь тысячи часов практического опыта.
На мой взгляд, любой грамотный разработчик перед тем, как приступить к созданию собственного велосипеда, должен провести некоторый анализ, изучив уже существующие решения.
У существующих решений есть обратная сторона, это плюс ещё одна зависимость (в которой могут быть уязвимости, несовместимости версий, которая развивается, меняется и требует менять твой код)
ИМХО если библиотека нужна чтобы применить её 1 раз, свой велосипед это вариант, особенно если умещается в 10-20 строк кода вместо целой отдельной библиотеки. Вначале всегда радует что есть отдельная библиотека в которой все продуманно, но после определённого предела количества зависимостей ты познаешь обратную сторону медали
Это повод разработать свое железо. Видеоускорители это костыль, лучше бы создавать асики заточеные под обучение и использование нейросетей, что сделает ИИ ещё более закрытым но с другой стороны повысит эффективность, которой сейчас не хватает, чатгпт4 ооочень медленный и дорогой.
Асики для майнинга биткоина сделали майнинг биткоина на топовых видеокартах детскими забавами. При сравнимом энергопотреблении эффективность выше на порядки.
Не соглашусь что это недоступно людям, это школьный курс математики, дети по одной книге понимают как и что делать, думаю ребёнок вполне справится с задачей написать калькулятор если уделит этому время на обучение.
Я бы с удовольствием отдал рутинное программирование роботам оставив себе концептуальный дизайн, архитектуру и алгоритмы решения тех или иных задач, но пока чатгпт больше усложняет чем реально помогает, пока он пробка, надеюсь люди придумают как научить машину хоть немного но думать, на уровне марвеловского джарвиса, тогда работа программиста станет идеальной.
Пока проблема в том что ценность результата может понять только человек.
GPT кажется думающим но это не так, регулярно им пользуюсь, из недавнего пытался получить от него простой регекс, проверять что строка состоит только из указаного списка символов который включает '-'.
Хорошо поболтали но сделать что я просил он так и не смог, либо совсем неверные ответы даёт либо почти но с ошибками.
Это показательно так как задача очень простая логически, например [a-zA-Z-]* НО, символ '-' надо экранировать так как он используется для обозначения диапазона, но ЧатГПТ упорно не хотел этого замечать.
Тем что человек может быть в хорошем настроении, проявит эмпатию, и постарается понять, проанализирует, заполнит пробелы в знаниях, и поймёт, либо докажет Вам что Вы не правы.
И на все это он потратит энергии которой не хватит даже зарядить ваш телефон
Ну как сказать ) Я уже не замечаю рекламу, и вообще не доверяю любой информации в интернете, мозг уже так натренирован что все по умолчанию ложь, если я сам не докажу обратное. И это я не специально сделал, это оно само так )
Думаю имеются ввиду GPL лицензия которая технически не запрещает коммерческое использование но требует полный опенсорс, то есть ты можешь продавать скомпилированный вариант того что лежит у тебя на публичном гитхабе, можешь делать платную поддержку
Ну это уже чтобы совсем совсем потестить, а так можно на локальной машине докеры запускать, они же для этого и были придуманы, чтобы works on my machine, стало works in docker.
Не думаю что если писать свою прошивку заместо андроид тв, он будет стоить дешевле
Это касается ЧатГПТ (режима Чат), сам по себе GPT только дополняет, продолжает текст. Если пользоваться апи и выбрать режим complete никаких паттернов не будет, лишь генерация продолжения промпта.
Речь про собеседования QA или разработчиков?
Если что то падает на проде, я бы искал способ улучшить QA процесс, впервую очередь.
Юнит тесты хорошая штука но только когда написаны хорошо, а хорошо написанные юнит тесты это минимум +100% времени разработки. И даже хорошо написанные тесты не отменяют Blackbox автотесты и ручное тестирование.
Юнит тесты по большей части для самих разработчиков, помогают соблюдать контракты и тестировать код во время разработки не поднимая весь проект на локальной машине. Качество должны обеспечивать QA, это не просто так отдельная специализация, это целый стек знаний, технологий, техник которых нет у разработчика, этому надо учиться и иметь тысячи часов практического опыта.
Так это и делается там где важен объем данных, это же почти протобаф.
У существующих решений есть обратная сторона, это плюс ещё одна зависимость (в которой могут быть уязвимости, несовместимости версий, которая развивается, меняется и требует менять твой код)
ИМХО если библиотека нужна чтобы применить её 1 раз, свой велосипед это вариант, особенно если умещается в 10-20 строк кода вместо целой отдельной библиотеки. Вначале всегда радует что есть отдельная библиотека в которой все продуманно, но после определённого предела количества зависимостей ты познаешь обратную сторону медали
А кластеризовать можно?
Это повод разработать свое железо. Видеоускорители это костыль, лучше бы создавать асики заточеные под обучение и использование нейросетей, что сделает ИИ ещё более закрытым но с другой стороны повысит эффективность, которой сейчас не хватает, чатгпт4 ооочень медленный и дорогой.
Асики для майнинга биткоина сделали майнинг биткоина на топовых видеокартах детскими забавами. При сравнимом энергопотреблении эффективность выше на порядки.
Зависит от промпта, я как то иначе задал промт.
Я привел пример не дословно, чатгпт поставил тире не в конце
К сожалению историю я уже очистил, восстановить промпт по памяти не могу ) честно пробовал, теперь он экранирует.
Тот же самый gpt 4 от OpenAI от 23 марта.
Или залезть в исходники и разобраться самому ибо автор уже настолько преисполнился в своём познании )
Не соглашусь что это недоступно людям, это школьный курс математики, дети по одной книге понимают как и что делать, думаю ребёнок вполне справится с задачей написать калькулятор если уделит этому время на обучение.
Я бы с удовольствием отдал рутинное программирование роботам оставив себе концептуальный дизайн, архитектуру и алгоритмы решения тех или иных задач, но пока чатгпт больше усложняет чем реально помогает, пока он пробка, надеюсь люди придумают как научить машину хоть немного но думать, на уровне марвеловского джарвиса, тогда работа программиста станет идеальной.
Я не отрицаю полезность ЧатГПТ, лишь говорю о том что это не та штука что приведёт нас к сингулярности потому что не умеет думать.
Пока проблема в том что ценность результата может понять только человек.
GPT кажется думающим но это не так, регулярно им пользуюсь, из недавнего пытался получить от него простой регекс, проверять что строка состоит только из указаного списка символов который включает '-'.
Хорошо поболтали но сделать что я просил он так и не смог, либо совсем неверные ответы даёт либо почти но с ошибками.
Это показательно так как задача очень простая логически, например [a-zA-Z-]* НО, символ '-' надо экранировать так как он используется для обозначения диапазона, но ЧатГПТ упорно не хотел этого замечать.
А ещё, этого недостаточно, отчего и стал нужен ИИ
Тем что человек может быть в хорошем настроении, проявит эмпатию, и постарается понять, проанализирует, заполнит пробелы в знаниях, и поймёт, либо докажет Вам что Вы не правы.
И на все это он потратит энергии которой не хватит даже зарядить ваш телефон
Ну как сказать ) Я уже не замечаю рекламу, и вообще не доверяю любой информации в интернете, мозг уже так натренирован что все по умолчанию ложь, если я сам не докажу обратное. И это я не специально сделал, это оно само так )