Notice: file_put_contents(): Write of 8227 bytes failed with errno=28 No space left on device in /var/www/group-telegram/post.php on line 50

Warning: file_put_contents(): Only 4096 of 12323 bytes written, possibly out of free disk space in /var/www/group-telegram/post.php on line 50
Metaprogramming | Telegram Webview: metaprogramming/158 -
Telegram Group & Telegram Channel
Вкратце про применение ChatGPT

Думаю небезыинтересно будет прикинуть ближайшие полезные применения лингвистических моделей типа ChatGPT. Применения связаны с функциями, которые сейчас и распишем. Берём самое очевидное, но всё ещё не созданное, "зону ближнего развития".

1. Виртуальный ассистент-референт

Всё, что должны были делать все эти Сири, Алексы и Алисы – т.е. иметь возможность позвонить (или написать, или зайти на сайт) забронировать столик в ресторане, или договориться о встрече с приятелем, и всё такое прочее.

Несколько особняком, но из той же области, помощь в выполнении рутинных задач на своём компьютере: "а теперь в каждом третьем абзаце этого текста в Word выдели жирным первое слово" и т.п.

2. Интерактивная база данных

Лингвистические модели начинают играть роль своеобразных баз данных и одновременно языка запроса к ним. Пока что сам ChatGPT может играть роль интерактивной Вики, но это не слишком-то интересно. Интересно будет, когда можно будет достаточно большой объём своих документов скормить. К примеру:

а) Личную подборку научных статей. А затем попросить написать литературный обзор, суммировать точки зрения коллективов авторов, либо написать реферат на тему эволюции какого-нибудь понятия во времени.

б) Собственную переписку. А затем подготовить текст "в своём стиле" (или стиле кого-то из корреспондентов), или припомнить какой-то факт биографии, или выделить основные интересующие корреспондентов темы, или резюмировать диалог. Кстати, а куда подевались все эти яндексы и гуглы для домашних компьютеров, которые занимались индексацией личных документов, включая переписку?

в) Код группы связанных проектов. А затем попросить документировать некую фичу, или указать места связанные с определённым поведением системы, или провести аудит на наличие известных недоработок и уязвимостей.

г) Произведения любимого автора. К сожалению, написать текст в стиле данного автора у нейросетей не получится (разве что очень коротенький текст), а почему, надо бы сказать будет отдельно. Но вот резюмировать сюжет, или историю отдельного персонажа, или ещё что-нибудь такое – это пожалуйста. И это очень интересно было бы.

3. Тьюторинг

90% вопросов в чатах по изучению языка программирования Х стоит отправлять на рассмотрение нейросетке и не отвлекать людей от более важных дел (лежания на печи и прохождения компьютерных игр). Стоит ожидать появления курсов, где рецензированием кода задач-упражнений занимается лингвистическая модель. Хороший курс от плохого будет отличаться наличием базы типовых ошибок (с комментариями), на которой модель общего назначения дообучают.

4. Универсальный переводчик

В каком-то смысле лингвистические модели нового поколения это универсальные переводчики с одного языка на другой, причём язык понимается в самом широком смысле слова. Написать код для тестов, тесты для кода, или объяснить что код делает – всё это в общем-то задача на перевод (перевести с одного искусственного языка на другой, или на естественный язык).

Напрашивается здесь какое-то особенное нетривиальное применение, но оставим идей для будущих постов :)

#neuronetworks



group-telegram.com/metaprogramming/158
Create:
Last Update:

Вкратце про применение ChatGPT

Думаю небезыинтересно будет прикинуть ближайшие полезные применения лингвистических моделей типа ChatGPT. Применения связаны с функциями, которые сейчас и распишем. Берём самое очевидное, но всё ещё не созданное, "зону ближнего развития".

1. Виртуальный ассистент-референт

Всё, что должны были делать все эти Сири, Алексы и Алисы – т.е. иметь возможность позвонить (или написать, или зайти на сайт) забронировать столик в ресторане, или договориться о встрече с приятелем, и всё такое прочее.

Несколько особняком, но из той же области, помощь в выполнении рутинных задач на своём компьютере: "а теперь в каждом третьем абзаце этого текста в Word выдели жирным первое слово" и т.п.

2. Интерактивная база данных

Лингвистические модели начинают играть роль своеобразных баз данных и одновременно языка запроса к ним. Пока что сам ChatGPT может играть роль интерактивной Вики, но это не слишком-то интересно. Интересно будет, когда можно будет достаточно большой объём своих документов скормить. К примеру:

а) Личную подборку научных статей. А затем попросить написать литературный обзор, суммировать точки зрения коллективов авторов, либо написать реферат на тему эволюции какого-нибудь понятия во времени.

б) Собственную переписку. А затем подготовить текст "в своём стиле" (или стиле кого-то из корреспондентов), или припомнить какой-то факт биографии, или выделить основные интересующие корреспондентов темы, или резюмировать диалог. Кстати, а куда подевались все эти яндексы и гуглы для домашних компьютеров, которые занимались индексацией личных документов, включая переписку?

в) Код группы связанных проектов. А затем попросить документировать некую фичу, или указать места связанные с определённым поведением системы, или провести аудит на наличие известных недоработок и уязвимостей.

г) Произведения любимого автора. К сожалению, написать текст в стиле данного автора у нейросетей не получится (разве что очень коротенький текст), а почему, надо бы сказать будет отдельно. Но вот резюмировать сюжет, или историю отдельного персонажа, или ещё что-нибудь такое – это пожалуйста. И это очень интересно было бы.

3. Тьюторинг

90% вопросов в чатах по изучению языка программирования Х стоит отправлять на рассмотрение нейросетке и не отвлекать людей от более важных дел (лежания на печи и прохождения компьютерных игр). Стоит ожидать появления курсов, где рецензированием кода задач-упражнений занимается лингвистическая модель. Хороший курс от плохого будет отличаться наличием базы типовых ошибок (с комментариями), на которой модель общего назначения дообучают.

4. Универсальный переводчик

В каком-то смысле лингвистические модели нового поколения это универсальные переводчики с одного языка на другой, причём язык понимается в самом широком смысле слова. Написать код для тестов, тесты для кода, или объяснить что код делает – всё это в общем-то задача на перевод (перевести с одного искусственного языка на другой, или на естественный язык).

Напрашивается здесь какое-то особенное нетривиальное применение, но оставим идей для будущих постов :)

#neuronetworks

BY Metaprogramming


Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260

Share with your friend now:
group-telegram.com/metaprogramming/158

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

"There are several million Russians who can lift their head up from propaganda and try to look for other sources, and I'd say that most look for it on Telegram," he said. Some privacy experts say Telegram is not secure enough Telegram does offer end-to-end encrypted communications through Secret Chats, but this is not the default setting. Standard conversations use the MTProto method, enabling server-client encryption but with them stored on the server for ease-of-access. This makes using Telegram across multiple devices simple, but also means that the regular Telegram chats you’re having with folks are not as secure as you may believe. If you initiate a Secret Chat, however, then these communications are end-to-end encrypted and are tied to the device you are using. That means it’s less convenient to access them across multiple platforms, but you are at far less risk of snooping. Back in the day, Secret Chats received some praise from the EFF, but the fact that its standard system isn’t as secure earned it some criticism. If you’re looking for something that is considered more reliable by privacy advocates, then Signal is the EFF’s preferred platform, although that too is not without some caveats. Since its launch in 2013, Telegram has grown from a simple messaging app to a broadcast network. Its user base isn’t as vast as WhatsApp’s, and its broadcast platform is a fraction the size of Twitter, but it’s nonetheless showing its use. While Telegram has been embroiled in controversy for much of its life, it has become a vital source of communication during the invasion of Ukraine. But, if all of this is new to you, let us explain, dear friends, what on Earth a Telegram is meant to be, and why you should, or should not, need to care.
from no


Telegram Metaprogramming
FROM American