Образование получал в Сибири, Томск. Подрабатывал репетитором и как раз таки часто на меня выходили (отчасти, может, сарафанное радио) студенты именно МГУ, МГТУ... на их и не только примере я понял, что топовые ВУЗы таковы не во всём. И что-то, а программная инженерия и смежные аспекты в этих самых "топовых" ой как далеко от идеала.
Ох, понимаю. Помню Касперский мне билд движка графического сносил. Хотя там ничего противозаконно не было вообще. Благо на домашнем ПК работал и антивирусник можно было просто отключить на время.
Как-то сразу учился работать с CMake. О QMake узнал, только когда попробовал QT, но не пользовался, потому что на тот момент спокойно работал с первым. Была работа и с небольшими проектами, и с подпроектами. Сейчас после прочтения статьи даже не знаю... вроде как нет веских поводов переходить на QMake.
Поскольку в свободное время занимаюсь репетированием, то предполагаю, почему джуны хреначат везде большую вложенность и прочие нечистивые вещи -- на курсах от всяких фабрик и тд им не говорят, что это есть плохо, а в самостоятельном плавании они останавливаются на первом удачном или не очень решении. Бывали и есть у меня ученики, которым я прививаю обратное... Однако из-за лени и не желания видеть альтернативный вариант при уже имеющемся рабочем (пусть не оптимальном) они продолжают городить эти конструкции.
Я и сам это подходил когда-то, но как-то быстро начинал делать нормально... На программной инженерии, первый курс ещё, у нас была система автоматической проверки задачек. Внутренний продукт школы (скажем, факультета), где решения со вложенными циклами и не только не проходили некоторое количество задач. Чуть более оптимизированные задачи выдавали time limit реже, пока мы не доходили до ± приемлемого решения, проходившего все тесты по времени и ответами. Так что очень многое решает этап образования, а именно получения базовых знаний.
Про сроки писали в комментариях выше (если так посудить, я тоже могу сказать, что опыт трассирования как раз уже около полутора лет. Но о качестве это мало что говорит).
Во-первых, касаемо самого LLM, то появляются вопросы по части понимания внутрянки всех процессов. Потому что о сроках хранения информации компания говорит и они составляют минимум 30 суток.
Во-вторых, случаи, когда даже после удаления вспомогательной информации и в новом чате (у меня конкретно было через где-то 3-4 месяца ещё) всплывает что-то из старого проекта уже случались. Отсюда у компаний, не запрещающих использование генеративного кода есть правила, что код нужно готовить и очищать от даже намеков, чей это код в промте.
В-третьих, если воспринимать ChatGPT как источник информации (“oracle”), то есть просто задавать ему вопросы и использовать ответы в качестве результатов, а в статье именно такой подход и используется, то сам процесс может и понравится - получается быстрее, но результаты будут хуже, чем без ChatGPT.
Если же воспринимать ChatGPT как conversational agent, то есть, общаться с ним, да просить его задавать вопросы — получается медленнее (иногда ощутимо), но результаты лучше, чем без ChatGPT
И получается довольно забавно: если рассчитывать, что ChatGPT сэкономит время, получишь результаты хуже, чем без ChatGPT. Если же рассчитывать, что ChatGPT поможет увеличить разнообразие, то получим результаты лучше.
Не будем забывать, что на текущий момент времени данная LLM очень сильно любит галлюцинации выдавать за истину. Потому новичкам в чём либо его крайне не советую. В конце концов, если опираться на ChatGPT, то и сами полученные знания (в контексте ИТ) будут сомнительные, и конечному работодателю вы наряд ли нужны будете. Там складывается ситуация, что в сложившихся обстоятельствах вам нужно быть умнее ChatGPT.
Вполне себе есть ИТ- инженеры. И инженер-программист вполне себе так конкретно отличается от простого программиста.
Если имеются ввиду первые, то оно и не удивительно. Сам учусь на такого, с 2022-го подрабатываю репетитором. За это время были ученики с разных направлений (в основном ИТ) и, иногда, даже, из-за рубежа. Так вот система образования, подача материала (который, должен сказать, может быть не плохим на мой взгляд) и просто напросто заинтересованность самих студентов на низком уровне. За почти три года у меня было всего несколько программных инженеров. И знаете что? Туда идут в основном те, кто конкретно знает чего хочет от жизни получить. Там и спрос большой, учиться не просто (а кто в наше время будет сам идти туда, где тяжело?). Более, скажем, специализированные специальности и прикладные (студенты СУЗов, ВУЗов) хромают сильнее. Здесь большинство сидит, потому что модно или есть понимание, что в перспективе они не выдержат на других специальностях ( просто тыкать в клавиатуру легче. А в рабочих задачах будут полагаться на товарищей или репетиторов).
Из этого складывается скверная картинка. Радует, что есть способные и крайне заинтересованные ученики. Вот только они не успеют к 2030 даже образование высшее получить. Зато хоть стажёрами будут высококачественными, осмелюсь сказать.
Про курсы вообще молчу, потому что на них даётся меньше, чем за первый курс может получить студент. Зато платить надо ого-го и времени тратить тоже. Вот и не нужны никому ребята от коробок с фабриками -- знания поверхностные и их перекроет почти любой второкурсник со средним баллом >=3.45 (а их не мало). Это если товарищ в поте лица трудился на этом онлайн-курсе.
Многие, скажем, продвинутые пользователи смогли сделать полноценных ассистентов из моделей и возможностей API на момент февраля 23-го года (тогда и я таким обзавёлся).
Интересно теперь, а на сколько процентов может потенциально вырасти продуктивность, если использовать тариф с десятикратной суммой. Навряд ли зависимость будет линейной.
Хотя это скорее для энтузиастов, которым уже сейчас мало возможностей актуальных моделей и тарифов.
Образование получал в Сибири, Томск. Подрабатывал репетитором и как раз таки часто на меня выходили (отчасти, может, сарафанное радио) студенты именно МГУ, МГТУ... на их и не только примере я понял, что топовые ВУЗы таковы не во всём. И что-то, а программная инженерия и смежные аспекты в этих самых "топовых" ой как далеко от идеала.
Ох, понимаю. Помню Касперский мне билд движка графического сносил. Хотя там ничего противозаконно не было вообще. Благо на домашнем ПК работал и антивирусник можно было просто отключить на время.
Как-то сразу учился работать с CMake. О QMake узнал, только когда попробовал QT, но не пользовался, потому что на тот момент спокойно работал с первым. Была работа и с небольшими проектами, и с подпроектами. Сейчас после прочтения статьи даже не знаю... вроде как нет веских поводов переходить на QMake.
Поскольку в свободное время занимаюсь репетированием, то предполагаю, почему джуны хреначат везде большую вложенность и прочие нечистивые вещи -- на курсах от всяких фабрик и тд им не говорят, что это есть плохо, а в самостоятельном плавании они останавливаются на первом удачном или не очень решении. Бывали и есть у меня ученики, которым я прививаю обратное... Однако из-за лени и не желания видеть альтернативный вариант при уже имеющемся рабочем (пусть не оптимальном) они продолжают городить эти конструкции.
Я и сам это подходил когда-то, но как-то быстро начинал делать нормально... На программной инженерии, первый курс ещё, у нас была система автоматической проверки задачек. Внутренний продукт школы (скажем, факультета), где решения со вложенными циклами и не только не проходили некоторое количество задач. Чуть более оптимизированные задачи выдавали time limit реже, пока мы не доходили до ± приемлемого решения, проходившего все тесты по времени и ответами. Так что очень многое решает этап образования, а именно получения базовых знаний.
Про сроки писали в комментариях выше (если так посудить, я тоже могу сказать, что опыт трассирования как раз уже около полутора лет. Но о качестве это мало что говорит).
Во-первых, касаемо самого LLM, то появляются вопросы по части понимания внутрянки всех процессов. Потому что о сроках хранения информации компания говорит и они составляют минимум 30 суток.
Во-вторых, случаи, когда даже после удаления вспомогательной информации и в новом чате (у меня конкретно было через где-то 3-4 месяца ещё) всплывает что-то из старого проекта уже случались. Отсюда у компаний, не запрещающих использование генеративного кода есть правила, что код нужно готовить и очищать от даже намеков, чей это код в промте.
В-третьих, если воспринимать ChatGPT как источник информации (“oracle”), то есть просто задавать ему вопросы и использовать ответы в качестве результатов, а в статье именно такой подход и используется, то сам процесс может и понравится - получается быстрее, но результаты будут хуже, чем без ChatGPT.
Если же воспринимать ChatGPT как conversational agent, то есть, общаться с ним, да просить его задавать вопросы — получается медленнее (иногда ощутимо), но результаты лучше, чем без ChatGPT
И получается довольно забавно: если рассчитывать, что ChatGPT сэкономит время, получишь результаты хуже, чем без ChatGPT. Если же рассчитывать, что ChatGPT поможет увеличить разнообразие, то получим результаты лучше.
Свои слова подкрепляю статьёй, в которой исследователи из стенфордского университета о паттернах использования ChatGPT, давно и плотно занимающиеся темой “креативности”, попытались понять, насколько ChatGPT может помочь в брейнсторминге идей: https://www.gsb.stanford.edu/insights/how-chat-bots-secrets-getting-information-you-need-ai
Не будем забывать, что на текущий момент времени данная LLM очень сильно любит галлюцинации выдавать за истину. Потому новичкам в чём либо его крайне не советую. В конце концов, если опираться на ChatGPT, то и сами полученные знания (в контексте ИТ) будут сомнительные, и конечному работодателю вы наряд ли нужны будете. Там складывается ситуация, что в сложившихся обстоятельствах вам нужно быть умнее ChatGPT.
По-моему "разговариваю с ChatGPT" говорит прямо о LLM, которую использует автор. Вопрос будто бы не к месту. Не по теме.
Вполне себе есть ИТ- инженеры. И инженер-программист вполне себе так конкретно отличается от простого программиста.
Если имеются ввиду первые, то оно и не удивительно. Сам учусь на такого, с 2022-го подрабатываю репетитором. За это время были ученики с разных направлений (в основном ИТ) и, иногда, даже, из-за рубежа. Так вот система образования, подача материала (который, должен сказать, может быть не плохим на мой взгляд) и просто напросто заинтересованность самих студентов на низком уровне. За почти три года у меня было всего несколько программных инженеров. И знаете что? Туда идут в основном те, кто конкретно знает чего хочет от жизни получить. Там и спрос большой, учиться не просто (а кто в наше время будет сам идти туда, где тяжело?). Более, скажем, специализированные специальности и прикладные (студенты СУЗов, ВУЗов) хромают сильнее. Здесь большинство сидит, потому что модно или есть понимание, что в перспективе они не выдержат на других специальностях ( просто тыкать в клавиатуру легче. А в рабочих задачах будут полагаться на товарищей или репетиторов).
Из этого складывается скверная картинка. Радует, что есть способные и крайне заинтересованные ученики. Вот только они не успеют к 2030 даже образование высшее получить. Зато хоть стажёрами будут высококачественными, осмелюсь сказать.
Про курсы вообще молчу, потому что на них даётся меньше, чем за первый курс может получить студент. Зато платить надо ого-го и времени тратить тоже. Вот и не нужны никому ребята от коробок с фабриками -- знания поверхностные и их перекроет почти любой второкурсник со средним баллом >=3.45 (а их не мало). Это если товарищ в поте лица трудился на этом онлайн-курсе.
Многие, скажем, продвинутые пользователи смогли сделать полноценных ассистентов из моделей и возможностей API на момент февраля 23-го года (тогда и я таким обзавёлся).
Интересно теперь, а на сколько процентов может потенциально вырасти продуктивность, если использовать тариф с десятикратной суммой. Навряд ли зависимость будет линейной.
Хотя это скорее для энтузиастов, которым уже сейчас мало возможностей актуальных моделей и тарифов.