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用Cha…目录 前言
OpenAI招了一千多名外包人员训练AI学会像人类一样一步步思考。如果ChatGPT「学成归来」码农恐怕真的危了
码农真的危了
当时OpenAI也说ChatGPT最合适的定位应该是编码辅助工具。
用ChatGPT来debug效果拔群 ChatGPT有一个强大的优势我们可以在对话中与系统互动更详细地对问题进行说明从而获得正确的答案。
码农我自己「杀」自己 咱们来排一排那些会写代码的AI。
谷歌的Pitchfork
AlphaCode吊打72%程序员
Copilot代码补全神器 前言
OpenAI招了一千多名外包人员训练AI学会像人类一样一步步思考。如果ChatGPT「学成归来」码农恐怕真的危了
福利文末有chat-gpt纯分享无魔法无限制
码农真的危了
最近有消息称OpenAI已经在悄悄地训练ChatGPT让它学习人类的思考过程从而真正掌握软件工程彻底代替「初级码农」。 OpenAI招外包大军教AI学人类思考
会编程的AI几家硅谷大厂都在做。
DeepMind的AlphaCode据说「吊打72%人类程序员」但尚未开放传闻中谷歌的「神秘项目」Pitchfork也还在酝酿中而微软的GitHub Copilot主要是一个代码补全工具。
要说完全代替人类码农它们还不够格。
但如果真的让ChatGPT学会了用人类思维去编程这些友商/自家的产品恐怕要被吊打。 而从种种迹象看来OpenAI似乎正在下一盘大棋。
根据Semafor的报道在过去的六个月里OpenAI已经从拉美和东欧等地区招募了大约1000名外包人员来训练他们的AI码代码。 这个新闻中有两个「华点」。
首先为什么地点选在拉美和东欧这个咱们都明白现在硅谷的泡沫戳破了各家互联网大厂都在绞尽脑汁「降本增效」有的靠裁员有的就去其他国家找廉价劳动力。
第二个「华点」是这些外包人员中很多人并不是计算机专业的毕业生也不具备高级的编程技能。他们的作用是编写OpenAI期待实现的「自动化」基本代码。 具体来说其中的60%从事「数据标注」工作——创建大量的图像、音频片段等信息用来训练人工智能工具或自动驾驶汽车。
另外的40%则是实打实的程序员他们正在为OpenAI的模型「手搓」数据从而让AI学习软件工程任务。
此前OpenAI一直是用从GitHub上抓取的代码训练其模型。
而这次OpenAI想建立的数据集中不仅有代码还包括背后用自然语言编写的人类解释。 论文地址https://arxiv.org/abs/2107.03374
对此Semafor特地采访了一位南美的开发者而他曾无偿为OpenAI完成了5小时的编码测试。
在这个测试中他被要求处理两个任务。
首先他会得到一个编程问题OpenAI要求他用书面的英语解释自己将如何处理这个问题。
然后他需要提供一个解决方案。
如果他发现了一个bugOpenAI就会要求他详细说明问题是什么应该如何纠正而不是简单地修复。
「他们很可能是想用一种非常特殊的训练数据来投喂这个模型在这种情况下就需要展示人类是如何一步步思考的。」这位开发者说。 此前的ChatGPT写的代码就被揪出过不少问题。
原因在于ChatGPT没有任何标记了对错的内部记录它其实是一个统计模型。ChatGPT的答案本质上就是从构成GPT-3的互联网数据语料库中收集的概率结果。
当时OpenAI也说ChatGPT最合适的定位应该是编码辅助工具。 但想象一下如果OpenAI真的教会了ChatGPT「像人类一样一步一步思考」那它完全可以代替一些需要死记硬背的写代码工作后果就是一些「初级」码农被彻底淘汰。
现在硅谷的高管们正在设想这样的产品让几乎没有编程经验的人士向AI描述自己的创意和愿景然后就能构建出任何自己想要的东西无论是一个网站还是一个游戏。
几天前特斯拉的前人工智能主管Andrej Karpathy刚刚在推特上说「最热门的新编程语言是英语」。 用ChatGPT来debug效果拔群 这可能并不是一个玩笑比如当红炸子鸡ChatGPT就很有潜力。
最近一项来自美因茨大学和伦敦大学学院的研究发现ChatGPT不仅可以出色地修复bug而且开发者还能通过对话来显著提高成功率。 研究人员表示ChatGPT的debug性能与常见的深度学习方法CoCoNut和Codex相差无几并且明显优于标准的自动程序修复方法APR。 论文地址https://arxiv.org/abs/2301.08653
用ChatGPT来解决代码问题并不新鲜但与人类对话的独特能力使它比其他方法和模型更具优势。
为了评估ChatGPT的debug性能研究人员使用QuixBugs基准的40个纯Python问题对其进行了测试然后手动检查建议的解决方案是否正确。
由于ChatGPT给出的答案存在一定的随机性因此研究人员针对每个问题都会单独测试4次。
与其他自动程序修复的基准不同QuixBugs包含了相对较小的问题代码行数少而这非常适合在对话系统中使用。 在测试过程中研究人员删除了所有的注释并询问ChatGPT这段代码是否有bug以及如何修复它。
比如图1中就是一个关于BITCOUNT问题的例子。其中第1-2行是向ChatGPT提出的需求从第4行开始是错误的代码片段。
对于这个例子我们希望ChatGPT的回答能解决第7行的错误即nˆ n - 1应该被替换为n n - 1。做为回应ChatGPT要么给出一段修复完的代码要么给出一个描述告诉我们应该如何修改。 结果显示ChatGPT解决了40个bug中的19个与CoCoNut19和Codex21相当但标准的APR方法只解决了其中的7个问题。
当然因为ChatGPT和Codex都是来自于同一个语言模型系列所以解决问题的数量差不多也就不足为奇了。
此外如果我们仔细观察结果还可以发现ChatGPT并不是每次都能解决基准测试中的bug。仅在BUCKETSORT和FLATTEN这两个问题上四次都发现了bug而其他的通常只能成功1-2次。
也就是说用户在实际使用时可能需要尝试数次才能获得正确的结果。 ChatGPT有一个强大的优势我们可以在对话中与系统互动更详细地对问题进行说明从而获得正确的答案。
实际测试结果也确实如此。
经过与模型更进一步的对话研究人员成功地将ChatGPT的正确率刷新到了77.5%也就是修复了40个错误中的31个远超SOTA。 至少目前看来这件事是完全有可能的开发人员将不再需要编写样板代码。
相反他们可以专注于复杂的应用程序架构或网络安全等领域。
也就是说虽然ChatGPT可能会完成某些编程工作例如编写通用函数或样板代码但它不会完全取代程序员。因为程序员的工作需要的不仅仅是写代码。
成为一名程序员需要技巧——能够构建程序、遵循逻辑并生成比各部分总和更宏大的东西。
码农我自己「杀」自己 显然ChatGPT不是码农们做出的第一个「自我迭代」的产品。 咱们来排一排那些会写代码的AI。
谷歌的Pitchfork
去年11月坊间传闻谷歌正在酝酿一个秘密项目这个产品会通过机器学习训练代码自己编自己自己修复bug还能自己更新。 据知情人士透露这个项目起初是由Alphabet的登月部门——X部门开发的代号为Pitchfork去年夏天被转移到了谷歌实验室。
根据内部资料Pitchfork的作用是「教代码自行编写、自行重写」。
它能够学习不同的编程风格并且根据这些风格写出代码。
一名谷歌员工表示开发Pitchfork的初衷是希望建立一个工具将谷歌的Python代码库更新到新版本。
AlphaCode吊打72%程序员
2022年2月DeepMind推出了「AlphaCode」系统可以使用人工智能生成代码。
根据DeepMind的说法AlphaCode可以与人类匹敌。 DeepMind使用编程竞赛平台Codeforces上托管的10个现有竞赛来测试AlphaCode它的总体排名位于前 54.3%也就是说它击败了46%的参赛者 。
DeepMind声称在使用编程竞赛平台Codeforces进行检测时AlphaCode解决了100万个样本中34.2%的问题。 另外在过去6个月参加过比赛的用户中AlphaCode的数据排到了前28%可以说「吊打72%人类程序员」
当时DeepMind就指出虽然AlphaCode目前只适用于具有竞争性编程领域但显然它未来的能力绝不会止步于此。
它为创造某些工具打开了大门而这些工具将使编程变得更容易被人们接受并且有朝一日可以完全实现自动化。
Copilot代码补全神器
再往前在2021年GitHub与OpenAI共同推出了一款AI编程神器——GitHub Copilot。 输入代码时Copilot会自动提示程序中接下来可能出现的代码片段就像一个经过训练用Python或JavaScript说话的自动补全机器人。
Copilot能够填充必要的代码块只要它们不是特别复杂或者特别有创造性这对于相当于手工劳动的编程可太有用了。
2022年6月22日Copilot正式面向C端上线定价10美元/月或100美元/年并向学生用户和流行开源项目的维护者免费提供。
现在成千上万的开发者都在用Copilot。在十几种最流行的语言编写代码中——有高达40%是依靠它来生成的。 GitHub预测开发人员将在五年内使用Copilot编写多达80%的代码。
微软首席技术官Kevin Scott还表示「我们确信GitHub Copilot可以应用到数千种不同类型的工作中。」
不过因为涉嫌侵权在发布不到5个月后Copilot已经被愤怒的程序员一举告上法庭索赔90亿美元。
而学会「软件工程思维」的ChatGPT能吊打它们吗按OpenAI的速度恐怕我们不用等太久。充电君会在第一时间给你带来最新、最全面的解读别忘了三联一波哦 关注公众号资源充电吧 回复:Chat GPT 充电君发你免费畅享使用中文版哦 点击小卡片关注下回复IT
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