chatgpt编程教学 tcc编程

admin 2024-10-21 41阅读 0评论

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1、随着人工智能技术，如ChatGPT等的发展，这些工具已经能够编写简单的代码，并且随着技术的进步，可能会取代一些底层程序员。通常我们认为人工智能会在工业生产等领域取代工作，但在软件编程和设计方面，ChatGPT等工具已经显示出替代的趋势。

2、像 ChatGPT 和类似的人工智能工具可能会在不久的将来率先替代编码和计算机编程技能。Madgavkar 表示，软件开发人员、网络开发人员、计算机程序员、编码员和数据科学家等技术岗位“很容易”被人工智能技术“取代更多的工作”，这是因为像 ChatGPT 这样的人工智能擅长相对准确地处理数字。

3、在未来AI有可能会替代掉一些程序员。低级编程涉及编写接近硬件和系统级别的代码，通常需要专业知识和专业知识。这些技能的需求量仍然很大，并且不太可能在不久的将来被人工智能取代。

4、人工智能在某些方面可能会取代程序员的一些工作，但不会完全替代程序员这个职业。随着人工智能技术的发展，一些重复性高、标准化程度较高的编程任务可能会被自动化完成，例如编写模板化的代码或进行简单的测试等。

5、我个人觉得不会。ChatGPT不止是简单的对话问它实际上具备相当强大的逻辑能力，甚至能取代很多人的工作，而且不是那种低端重复性的廉价工作，是高价值的工作，比如编程、内容创作等等。但是我不认为他能够取代程序员。智能机器都是需要人工操作。它的维修它的修复都是需要程序员。

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LobeChat是开源高性能聊天机器人框架，支持语音合成、多模态、插件系统，用户可一键部署私人ChatGPT/LLM网页应用程序。程序体验一流，收获了大量用户支持。该项目在众多开源GPT程序中以开放插件生态系统独树一帜，展现出快速开发和功能拓展能力。

数据标注在GPT中的应用包括数据审核、清洗、加工和挖掘，特别是非结构化数据的结构化处理。标注数据通常以JSON、XML格式交付，包括图像、语音、文本、视频等。文本标注也可使用TXT格式。其他数据，如医学影像数据，需单独定义输出标准。DICOM类型的数据需存储在DICOM数据集中。

支持计算机视觉：语义分割、矩形框标注、多边形标注、关键点标注、3D立方体标注、2D3D融合标注、目标追踪、属性判别等多类型数据标注；支持自然语言处理：文本清洗、OCR转写、情感分析、词性标注、句子编写、意图匹配、文本判断、文本匹配、文本信息抽取、NLU语句泛化、机器翻译等多类型数据标注。

OpenAI公司在全球大模型领域处于领先地位，他们在数据标注上也有一套独特的方法。他们的数据标注方式是先进行预训练模型的制作，然后通过强化学习和人工反馈来调优，即RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）。

训练GPT-2的征程始于40GB的WebText数据，经过Reddit链接的筛选，去除了维基百科的重复内容，确保了数据的多样性和丰富性。在输入层面上，BPE算法的应用使其能够处理字符范围，包括OOV（出界词）和大型词汇表，展现出强大的适应性。

在最终的数据集构建中，GPT4首先提供两个响应的分析和建议，人类据此作出判断，以增加数据集的鲁棒性。综上所述，数据集构建过程中的关键在于确保标注员与研究者之间的高一致性。如GPT4和人类之间的一致性水平显示，大量采用包含GPT4标注的在线数据集的合理性，尤其是在质量控制方面。

GPT的应用场景十分广泛，包括创建社交媒体内容、转换文本风格、编写代码、分析数据和生成学习材料等。例如，营销人员可以借助GPT创作社交媒体帖子，律师可以用它简化法律文本，开发者则能利用它推荐代码片段。在教育领域，GPT能生成教学材料和自动评估答案，甚至构建能与人进行深度对话的交互式语音助手。