chatgpt给代码加注释 给代码添加注释
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ChatGPT原理详解+实操(1)---SFT(GPT模型精调)
SFT(supervised fine-tuning)原理SFT是InstructGPT的核心步骤之一，其原理简单但数据需求量大。GPT模型通过大量有监督的Prompt数据进行精调，主要任务是预测下一个token。在精调后的模型对每个输入的文本与Prompt组合进行生成，产生4到9个输出，并进行解码操作。具体流程如图所示。
第一步是使用预训练的 gpt-3 模型进行微调，针对用户实际交互场景的数据进行 finetune。训练过程中，数据集将被下载并转换为 parquet 格式，用于后续处理。在训练结束时，将生成训练日志，包括损失、学习率等关键指标，供后续分析与优化。
GPT5（原Instruct GPT）的改进源于对原有GPT-3在理解人类指令方面的局限。GPT-3虽然在某些下游任务中表现出色，但对非标准指令的理解能力较弱，如需要将其转化为机器翻译还是同语言转述等，这就催生了GPT5的诞生。
vscode插件推荐?
1、Error Lens - 该插件能将代码检查中的错误、警告、语法问题突出显示，增强诊断功能，显著提升开发效率。 Duplicate action - 实现文件和文件夹快速复制与新建，简化开发过程中频繁的复制和新建操作。 Git History - 查看git和文件历史记录，常用且功能丰富，方便开发者追踪和管理代码历史。
2、Chinese (Simplified) Language Pack for Visual Studio Code： 为VSCode提供简体中文语言包，提升中文开发者体验。Code Spell Checker： 拼写检查工具，自动纠正错误拼写，如将banana误写为banane时，提示更正。Indent-Rainbow： 颜色标注缩进，改善代码布局美观。
3、以下是推荐的20款VS Code插件，以提升您的开发效率： Error Lens： 提供突出显示代码错误、警告、语法问题的功能，使诊断更加直观。 Duplicate action： 快速复制并创建文件、文件夹，简化文件操作。 Git History： 查看git和文件历史记录，便于代码版本管理。
4、vsc-netease-music 在VScode中播放网易云音乐，提升编程氛围。1 daily-anime 追番插件，让你在编程的同时享受动漫乐趣。1 read-vscode-e 边写代码边阅读小说，提升编程体验。1 vscode-leetcode 在线刷题平台LeetCode，增强编程技能。
chartGTP适用于什么软件开发模型?
1、ChartGPT是一个自然语言处理模型，主要用于语言生成任务，如自动摘要、文本分类、对话系统等。它并不直接适用于软件开发模型，但是可以通过应用其生成的语言模型来辅助开发流程中的文档编写、自动化测试用例生成等任务。
2、ChatGPT是一个语言模型，用于自然语言处理和生成。它本身并不是一个特定的软件开发模型，而是用于自然语言处理任务的工具。在软件开发中，常用的软件开发模型包括瀑布模型、敏捷开发、迭代开发等。ChatGPT可以用于辅助软件开发的各个阶段，无论采用何种开发模型。
3、ChatGPT由OpenAI公司开发。作为一个原型人工智能聊天机器人，ChatGPT专注于对话的可用性。其基础是基于GPT-5架构的大型语言模型。官方关于模型优势的论文指出，使语言模型规模更大，并不能从根本上使其更好地理解并遵循用户意图。大型语言模型有时可能生成不真实、具有攻击性或对用户没有帮助的输出。
4、是。ChartGPT是一种基于图表的生成式预训练语言模型，它是由OpenAI开发的，采用了GPT-3的结构，但是在训练时加入了对图表数据的处理，gpt的实质功能原理是单字接龙模式，即通过上文的最后一个字，生成下一个字，长文则是由单字接龙的自回归生成。
5、ChatGPT是由OpenAI在2022年11月30日发布的一款先进的聊天机器人模型。这款模型利用深度学习技术，能够理解和生成自然语言，实现与人类的流畅对话。ChatGPT不仅具备广泛的知识，能够回答各种问题，还能够根据对话的上下文进行互动，模拟人类的交流方式。此外，ChatGPT的应用范围远不止于简单的聊天。
论文中的代码会参与查重吗?
1、论文中的代码会参与查重，代码作为论文的一部分，会被查重系统检测，可能被识别为重复内容。查重系统如知网等会将论文中的代码与源代码库进行比对，使用连续13个字符相似作为判断重复的标准。因此，包含代码的论文，其代码部分的重复率也会被计算。
2、论文中的代码部分可能被查重，随着查重技术的提升，很多系统已纳入代码检测。系统会分析代码结构、变量名、函数名与整体逻辑，若与已发表文献代码相似，可能被判定重复。但并非所有查重系统具备代码检测功能，合理代码复用（如标准库函数、通用算法实现）通常不视为抄袭。关键在于正确引用、说明来源。
3、论文中的代码是会查重的，知网查重系统对比库目前新增了一个新数据库，叫做源代码库，顾名思义是专门用于源代码的比对，并支持cpp、java、py等源码的检测。
4、单从学术角度来说，论文写的代码不会是查重，里面包含了字母和公式的代码。有些论文查重系统写论文就认不出来了，当然也有学校要求查重。那么当我们知道论文代码时，是否会查重，还是要结合实际情况来进行判断。原码不会是查重的原因是原码重复率低。
5、单从学历上看，本科毕业论文里面写到的姿野代码一般是不会被查重的，其中包含字母和公式的代码，写论文时有些论文查重系统是没有办法识别出雀森来的，当然也有要求查重的学校。如果想要避免论文重复率过高，在写代码的时候，千万不要照搬别人相同的代码，只要内容相同就会被判定查重率较高。
如何高效看懂代码?
其次，熟悉目录结构和文件名。打开每个目录，浏览文件名，这能让你对代码的组织有更直观的认识。使用代码工具，如Source Insight，能提供更详细的结构视图，让你一目了然。接着，仔细阅读方法和注释。了解每个方法的功能、参数和返回值，以及它们之间的继承关系。
寻找高效解读代码的途径，现代科技提供了令人惊喜的解决方案。如今，我们只需借助AI助手，如ChatGPT，便能轻松实现代码解析、注释、优化与重写。提出需求，ChatGPT便能响应，从代码编写、功能解释到优化改进，乃至代码重写，都可一气呵成。
阅读分析源代码，一些有效的方法是：阅读源代码的说明文档和API文档。如果源代码有用法示例或向导，先阅读这个。了解整个项目的模块结构，可以按模块进行阅读。随时使用查找功能（或超链接）阅读关联类或关联方法。对于有疑问的地方，不妨写几行单元测试。
首先，代码规范是基石，严格的遵循编程规范能让代码可读性大大提升，如同建筑中的蓝图，清晰易懂。深入理解代码的底层机制是另一个关键。探索代码运行的脉络，如同解构一部机械，了解每个部件的运作原理，才能写出运行高效的代码。每个编程语言都有其独特的哲学思想，也就是设计模式。
f-strings是Python 6及更高版本的优秀选择。它通过在字符串前添加f，以及{}内的变量表达式，简化了格式化操作，如f我的名字是{name}。总结起来，这些看似微小的优化，能让你的Python代码更加简洁、易于维护，且运行更高效。记住，细节决定成败，善用这些技巧，让代码运行得更顺滑。
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