Благодарю вас за уточнение в возможностях разных моделей GPT.
Однако, я не могу согласиться с вами по поводу удаления части статьи. Фактически, цель статьи заключалась в предоставлении наиболее простых и эффективных способов получения готового скрипта-скелета, который можно использовать здесь и сейчас.
Ссылка на датасет была включена не для того, чтобы GPT производил вычисления, а скорее для того, чтобы нейросеть прописала корректный импорт данных для Python и Dash. На мой взгляд, это один из самым простых подходов, который позволяет пощупать возможности как GPT, так и Python.
Однако, я полностью согласна с вами в том, что при использовании этого подхода в корпоративном окружении, где конфиденциальность данных является приоритетом, публикация в общедоступном репозитории, таком как GitHub, не приемлема. В таких случаях рекомендуется использовать метод с подключением к базе данных с помощью библиотеки psycopg2. В любом случае, необходимо помнить о грамотном управление ключами и соблюдать конфиденциальность данных. В моем же случае использовался общедоступный датасет, который можно смело использовать в качестве тренировки.
Отмечу, что в статье действительно был опущен вопрос о конфиденциальности данных. Однако, еще раз повторюсь, целью статьи было показать, как можно быстро получить скелет и дальше работать с ним.
Таким образом, если подводить итог, то у GPT есть свои плюсы и минусы и как было уже сказано в статье - «GPT - это просто хороший инструмент, который поможет вам быстрее реализовать ту или иную задачу», но тем не менее, нужно всегда отдавать отчет своим действиям и помнить о подводных камнях, на которые можно наткнуться, используя данную нейросеть.
Согласна с вами, в некоторых случаях генерация синтетических данных может быть более удобным и простым подходом, особенно если исходные данные содержат конфиденциальную информацию. Однако, важно отметить, что синтетические данные могут иметь отличия от реальных данных и не всегда могут полностью их заменить.
Благодарю вас за уточнение в возможностях разных моделей GPT.
Однако, я не могу согласиться с вами по поводу удаления части статьи. Фактически, цель статьи заключалась в предоставлении наиболее простых и эффективных способов получения готового скрипта-скелета, который можно использовать здесь и сейчас.
Ссылка на датасет была включена не для того, чтобы GPT производил вычисления, а скорее для того, чтобы нейросеть прописала корректный импорт данных для Python и Dash. На мой взгляд, это один из самым простых подходов, который позволяет пощупать возможности как GPT, так и Python.
Однако, я полностью согласна с вами в том, что при использовании этого подхода в корпоративном окружении, где конфиденциальность данных является приоритетом, публикация в общедоступном репозитории, таком как GitHub, не приемлема. В таких случаях рекомендуется использовать метод с подключением к базе данных с помощью библиотеки psycopg2. В любом случае, необходимо помнить о грамотном управление ключами и соблюдать конфиденциальность данных. В моем же случае использовался общедоступный датасет, который можно смело использовать в качестве тренировки.
Отмечу, что в статье действительно был опущен вопрос о конфиденциальности данных. Однако, еще раз повторюсь, целью статьи было показать, как можно быстро получить скелет и дальше работать с ним.
Таким образом, если подводить итог, то у GPT есть свои плюсы и минусы и как было уже сказано в статье - «GPT - это просто хороший инструмент, который поможет вам быстрее реализовать ту или иную задачу», но тем не менее, нужно всегда отдавать отчет своим действиям и помнить о подводных камнях, на которые можно наткнуться, используя данную нейросеть.
По всей видимости у нас с GPT похожий стиль)
Согласна с вами, в некоторых случаях генерация синтетических данных может быть более удобным и простым подходом, особенно если исходные данные содержат конфиденциальную информацию. Однако, важно отметить, что синтетические данные могут иметь отличия от реальных данных и не всегда могут полностью их заменить.