В предыдущей статье я рассказывал, как можно доучить GPT на собственных взглядах и вкусах. Сегодня попробуем дать GPT возможность поработать программистом по‑настоящему — с запуском кода и отладкой без участия человека. Весь код опубликован в репозитарии.

Как многие уже убедились, ChatGPT хорош, но есть некоторые типы задач, с которыми у него возникают трудности:

1. Он не может получать новые актуальные знания из сети.
2. Он не может выполнить какие‑либо действия.
3. У него сложности с алгоритмическими задачами (перевернуть строку, решить уравнение, произвести вычисления с применением численных методов).

И если задача 1 решается с помощью BingChat, то 2 и 3 мы сегодня будем решать в рамках данного туториала.

Основная идея такая: пусть ChatGPT сам решает, может ли он справиться с задачей «в уме» или же это лучше сделать с помощью написания кода на python, а наш сервер сразу же выполняет этот код и снова отдает результат работы ChatGPT, чтобы он мог его интерпретировать и или выдать пользователю окончательный ответ или исправить ошибку в своей программе и попытаться ещё раз.

Думаю, все уже наслышаны о потрясающих возможностях ChatGPT и GPT-3, многие уже вдоволь наигрались с ними, а новые стартапы на их основе льются на нас каждый проливным дождём! Возможности ChatGPT в решении некоторых текстовых задач потрясают, порой кажется, что имеешь дело с настоящим разумом.

У меня возникла идея - что если попробовать доучить сеть так, чтобы она имитировала картину мира определенного человека? (Да, снова Черное Зеркало). Классический подход с pre-prompt для этого не подходит, так как хочется заложить в сеть побольше знаний (а также реально поменять веса связей), поэтому будем использовать fine-tune (дообучение на небольшом датасете и небольшом числе итераций). Такая опция доступна пользователям openAI за небольшую плату ($0.5-1 в моих примерах).

В этой статье я покажу как можно обучить GPT-3 (в версии davinchi-003) на своей картине мира и засунуть её внутрь телеграм-бота, потратив на всё всего несколько долларов.

Код бота доступен в репозитарии.

Каждому из нас приходится принимать решения и иметь дело с их последствиями. Если речь идёт о бизнесе, то верный выбор может принести кругленькую сумму денег, а неверный — стоить целого состояния. Неудивительно, что сейчас в моде data-driven-подход, при котором каждое бизнес-решение принимается на основе объективных данных. Преобразованием данных в решения занимаются аналитики: финансовые, инвестиционные, продуктовые, аналитики рисков — им нет числа, как и строкам в их таблицах.

Разновидностей аналитиков стало уже так много, что в них немудрено и запутаться. Под катом мы разберём, кто такие аналитики данных, системные аналитики, бизнес-аналитики и дата-сайентисты: чем они отличаются, что у них общего, какие навыки нужны, чтобы стать одним из них. А заодно — вспомним первопроходцев, выдающихся аналитиков прошлого и над какими задачами они работали.

Обычно я пишу статьи об развитии проекта far2l — порта знаменитого Far Manager под Linux, MacOS и BSD (а теперь ещё и Haiku) раз в год. Но иногда случается так, что объем новостей на статью набирается быстрее. Недавно произошло сразу несколько важных событий, поэтому дожидаться конца года не буду, а опубликую самое интересное сразу.

Нас взяли в Debian!

Это, пожалуй, главная новость. К сожалению, в Bookworm мы попасть не успели, так что ждите нас в следующем выпуске, или в Ubuntu 23.10. Да, можно будет делать sudo apt install far2l, без всяких сложностей с ppa или самостоятельной сборкой!

В своем блоге мы уже касались темы законодательных инициатив, формирующих мировой интернет-ландшафт. Сегодня говорим про еще один проект, который может изменить расстановку сил на европейском ИТ-рынке. Правда, далеко не все верят в его успешность (и необходимость).

Финальный релиз Linux kernel 6.3 запланирован на конец апреля. Одно из примечательных нововведений — увеличение максимального размера TCP-пакета в контексте IPv4.

Собрали компактную подборку материалов, подготовленных специалистами VAS Experts. Обсуждаем старые и новые сетевые протоколы — от X.25 и Frame Relay до IPFS и IPv6 — информационную безопасность и профильную литературу.

У Python одно из самых больших комьюнити. Этот язык любят за его простоту, лояльность и за его универсальность, которая была достигнута созданием огромного числа библиотек и фреймворков, таких как numpy, django, flask, pygame, tornado, tensorflow и других. На сайте pypi содержится более 320 тысяч проектов от малоизвестных и заброшенных до огромных, которыми пользуются миллионы людей в различных сферах. 

Однако даже в таком большом числе библиотек иногда бывает трудно найти нужную. Поэтому хотелось бы поделиться некоторыми полезными библиотеками и привести примеры работы с ними.

У python одно из самых крупных комьюнити, это обусловлено тем, что этот язык любят многие за его простоту и универсальность. Очень много энтузиастов, которые создают всё новые и новые библиотеки для облегчения разработки, поэтому среди всего этого разнообразия каждый может подобрать несколько библиотек для себя. На github существует много проектов, которые каждый может встроить к себе в проект, чтобы оптимизировать, улучшить или просто расширить его функционал.

Хотелось бы рассмотреть несколько интересных на мой взгляд библиотек.

Зачастую скорость выполнения python оставляет желать лучшего. Некоторые отказываются от использования python именно по этой причине, но существует несколько способов оптимизировать код python как по времени, так и по используемой памяти. 

Хотелось бы поделиться несколькими методами, которые помогают в реальных задачах.

Python остается топ 1 среди языков программирования по версии многих журналов и сайтов. Популярность языка и его большое сообщество привело к тому, что сейчас для Python существует огромное число библиотек. К сожалению, большая часть этих библиотек была создана энтузиастами и больше не поддерживается. Давайте посмотрим на 5 хороших развивающихся библиотек, которые могут помочь при решении практических задач.

Периодически от студентов приходят вопросы о работе системы контроля версий Git. Частая причина возникновения этих вопросов — непонимание разницы между репозиторием и обычной папкой.

Вот небольшая заметка на эту тему. Давайте разберемся, как работать с папками и репозиториями с точки зрения практики, то есть без строгих определений.