Как стать автором
Обновить

Комментарии 35

А они уже перевели копилот на GPT-4? Тройка ИМХО туповата для практических задач

Да вроде как прикрутили, но пока ситуация не совсем ясная - смотрите пост на реддите.

Строго обратный опыт работы с LLM. Без шуток, для кого эти ChatGPT полезны - тупо хз, ибо если у вас есть хоть чуть чуть профессионального опыта, то все "подсказки" этих ботов только мешают. По опыту мол потери контекста так вообще, постоянная штука, что в gpt4 что в 3.5, копилот пробывал уже давненько так что хз как он там, ну то есть любой диалог в 2 - 3 вопроса и все, он ломает код который и до этого на ладан дышал.

ИМХО, польза в них таки есть. Нейронка заменяет не програмиста, а гугл. Вы могли и не знать о таком методе решения задачи или либе, а железка знает. С контекстом - да, беда. Можно использовать playground (веб интерфейс к АПИ) или самому накодить простенькую форму чата и привязать её к АПИ - тогда длина контекста перестанет плавать (т.е., если весь диалог меньше 8к токенов - то точно ничего не забудет).

Честно и тут с вами не согласен, у меня никогда не было проблем что-то загуглить, мб просто гуглят люди вопросами? Вы же в курсе, про то что гуглить вопрос, а не ключевые слова не правильно?) А если вы в Гугле не нашли, то ставлю на то что и гпт максимум вам уверенно нагаллюционирует, но не решит вашу проблему. Хотя нейронки пока мне в борщ не харкали, так что пользуйтесь, если помогает.

Это уже, кстати, не особо актуально - поисковики уже давно научились выделять "мусор" в запросе, так что хоть вопрос задавайте хоть ключевый слова - результат похож. Раньше было акутально, да. Но всё равно чтобы гуглить надо знать что ищете. Например, надо написать функцию, решающую диффур. Конечно, если я знаю о numpy то я загуглю "ODE solver numpy" и тут же найду что надо. Но если бы я не знал что есть такая штука как numpy я бы долго долбил поисковик. Нашёл бы конечно, но и времени потратил бы куда больше. Пример, конечно, крайне упрощённый и все питонисты знают o numpy, но бывают же и редкие либы. Все не выучишь.

А что вам сеть ответит если вы не знаете вопроса? Галюцинации вы получите что от первого, что от второго

это раньше поисковик был "что в интернете отвечает на этот запрос"

а теперь это будет "это был человек? что хотел узнать человек, когда писал этот запрос? сгенерировать или все-таки посмотреть в интернете? что и как показать ему со словами да, вот именно это вы и искали ?"

НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь

Нейронка заменяет не програмиста, а гугл. Вы могли и не знать о таком методе решения задачи или либе, а железка знает.

Прежде чем тащить ещё одну незнакомую либу в проект, нужно убедиться в том, что она действительно решает требуемую задачу, то есть ознакомиться с документацией. Затем нужно убедиться, что либа не заброшена, для чего надо посмотреть историю релизов. А иногда не лишним будет проверить issue трекер, если последний релиз был подозрительно давно. Я не знаю, что из всего этого сможет сделать ChatGPT или Copilot.

они смогут все это сделать, надо добавить только плагины АПИ

Какой именно плагин куда надо добавить, чтобы ИИ не предлагал либу, разработка которой заброшена, или которая подходит почти, но из-за слабой кастомизируемости это "почти" оказывается критическим блокером для использования этой либы?

Довольно давно и активно использую копилот. Очень помогает при написании всякого шаблонного кода типа разметки аттрибутов для сваггера, средней сложности sql запросов и подобного.

И где-то в 30-50% случаев угадывает реализации маленьких ф-ций по сигнатуре и комментарию.

Субъективно скорость разработки выросла на 25-30%.

Как-то надуманно про последний пункт. Нет, как раз вместо 50 разработчиков оставят 10. То что найдутся какие-то более сложные проекты чтобы пристроить эти 40 - это всё вилами по воде. Запросто могут и не найтись. А с чего они вдруг должны обязательно найтись?

порог вхождения однозначно будет выше

Упрощение сельхозработ и животноводства привело к массовому вымиранию деревень (и сильнейшему плачу Ярославны по этому поводу). Потому что жрать в три горла всё равно не получится. И предел информатизации тоже есть. И судя по тому как сейчас даже от стажёров требуют литкод на собесе, а не наваливают им новых проектов до которых типа руки не доходили, этого предела мы уже достигли.

а удешевление электричества таки привело к тому что используют его не в 3 а в 333 раза больше и предела не видится. И софт гораздо ближе к электричеству чем к еде

Удешевление зарплат в айти тоже может быть приведёт к увеличению использования айтишников. Только вот боюсь вам это удешевление мало понравится.

понравится/не понравится, это все ерунда, факты это не меняет

Не знаю как вы, а я в айти на жизнь зарабатываю. Поэтому от того что цифровизируют каждый чайник, но получать я за это буду 50 тыщ, всё это лично для меня уже теряет всякий смысл.

каждый раз когда вижу вакансию на такую зп, хочется чтобы наконец-то такие работодатели перестали получать субсидии от государства...

Тогда они вообще закроются. Платить зарплаты 300К за проекты с околонулевой рентабельностью нет желающих. А всё высокорентабельное уже подъели.

1) туда им и дорога. такие работодали нужны только для сжигания человеческих ресурсов

2) Если профессия важна, то и зп должна быть высокой.

Тут мы и приходим к тому что "важное" айти это довольно ограниченная ниша. Уже сейчас переизбыток программистов приходится фильтровать литкодом и прочей придурью на собесах. Где эти куча новых высокооплачиваемых проектов чтобы пристроить всех желающих? А что будет когда всякие ГПТ серьёзно поднимут производительность? Чем именно займутся оказавшиеся лишними? Ответа я так и не услышал, только хопиум и чудиковатые параллели что программирование это якобы электричество.

жрать в три горла не получится - так что тут мы Мальтуса все-таки смогли переиграть :)
Смотреть кино, играть в игры, слушать музыку и т.д. - тоже ограничено человеческими возможностями.

но вот запускать код "в три горла" - очень даже получится. ЦОДов много не бывает, например. Микросхемы еще используются в каждом венике и чайнике и т.д.

ChatGPT для не-программирования пользовался давно и обширно, а вот непосредственно с написанием кода очень долго рефлексировал, не понимая, куда же это в моей системе категорий относится. В итоге пришел к следующему:

  • это еще чуть более умный code completion tool: в Borland Turbo C код комплишн вообще отсутствовал, в NetBeans/Eclipse уже было неплохо, в IJ IDEA со товарищи стало хорошо. Теперь вот стало еще умнее.

  • это неплохой апргейд Rubber Duck debugging. Резиновая утка была неплоха - слушала внимательно. Теперь еще и отвечает, и даже довольно часто в тему.

  • и в том же духе - с этой штукой иногда неплохо бывает обсудить свои мысли касательно архитектуры/реализации. Вопрос, как известно, уже содержит половину ответ, а уж сформулированный и записанный вопрос - тем более. Да и ответы часто как минимум не сильно мимо.

  • всякое рутинное неплохо автоматизируется. Написать болванку документации - уже неплохо.

Что то имеется большое сомнение, что модели LLM могут справится на хоть каком то
приемлемом уровне с решением задач с площадки как code.golf (c условием жёсткой конкуренции по представленному решению на размер кода)

Может кто то практически проверить эту гипотезу? И может и опубликовать статью.

(даже зная что для размещения решений на этом ресурсе аккаунт должен быть привязан к Github) и не будет ли Copilot выдавать за свои решения кем то уже предствленный код?
(что проверить практически невозможно в этом случае, но вписать себя в таблицы с неплохим рейтингом может получится на какое то место даже в рамках отдельного языка программирования)

что-то я думаю, что как раз ЛЛМ и будут там рулить, просто не текущие, а которые будут чуть-чуть по умнее. (Вот как у современных шахмат сейчас)

Юзаю gpt4. Очень нравится для мозгового штурма. Программирую давно на php, и а вот решил попробовать python. Очень помог в формировании набора инструментов для работы.

Столкнулся проблеммой риалтайм обработки данных в большом объёме, он мне поведал о flink и аналоги. Flink попробовал, отличный инструмент.

И много чего не знал, он меня как бы направил. В python например крутил fastapi между сервисами, но все мне не нравилось, много движняка, хотелось проще, гпт открыл мне мир protobuf и betterproto.

Когда то он мне открыл redis stream, все юзал кроля, но на мою задачу он не клеился, данных было очень много.

Было пару мес, пока не работал, я тупо с ним с утра до вечера сидел. Это было как интенсив английского с носителем. То что раньше долго жевал, наконец проглотил.

Да, подбешивает иногда, но в целом, я очень за его использование.

Как сказал один таксист - Когда в вашу сферу придёт Яндекс, вы будете получать в 2 раза меньше, за вдвое большую работу. Так и тут - водители (скорее операторы) уникальных машин и агрегатов не смогут быть заменены, но их сильно меньше водителей автобусов и фур, которые могут быть заменены.

Это та же причина, по которой IBM Watson (ставящий диагнозы лучше большинства докторов, к слову) не привел к исчезновению диагностов.

напомните сколько там Ватсон стоит.

а то во многих странах оптимизируют обычных врачей заменяя пустотой. Видимо Ваша компания действительно хорошая и Вы никогда не слышали фраз - "мы на это не заработали". в отличии от медиков и их пациентов

Было бы интересно провести исследование, насколько сильно коррелирует польза ИИ-инструментов для программиста с уровнем квалификации самого программиста. У меня есть подозрение, что это всё помогает только начинающим. Например, у меня больше 10 лет опыта работы с Drupal, но несмотря на то, что ChatGPT довольно хорошо "разбирается" в друпаловском API, я его вообще никак не смог применить в работе. Он оказался абсолютно бесполезен для реальных задач. Но вот недавно я заинтересовался темой машинного обучения, не знал, с какой стороны подступиться, спросил пару вопросов у Google Bard и получил несколько довольно полезных советов.

пхп еще жив ??
( :) )

Пхп умирает после каждого запроса.

Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий

Публикации

Истории