作者 NCKUFatPork (成大肥宅悲歌)標題 Re: [討論] 用AI寫code產生的疑問時間 Mon Apr 3 07:20:03 2023
GPT本質為用文字去計算機率以及最有可能的輸出
並非邏輯理解, 且有token數目上限.
由於是用大量data + fine-tuning, 應用在生成code上面, 生成的code能不能用取決於:
1. 功能是否常見
2. 使用的語言(language), 函式庫(libraries), Framework是否open source且常用
3. 你所提供的query是否足夠精確
4. 你的codebase是否有特殊的patterns
即便是簡單的CRUD仔, 如果公司有自己的內部framework, 內部tools,
想要讓GPT產生還ok的回答你必須要提供更多的context, 就很容易超過token上限.
而LLM的training一次可是幾百萬美金在燒的.
所以反而工人智慧比GPT便宜得多.
在我眼中GPT只是一個好一點的stackoverflow跟GitHub issue搜尋器而已.
隨著時間工作越久其實花在這些issue上面的搜尋時間並不太多.
大部分都在搜公司內部的訊息或是理解客戶需求.
而這些東西都沒辦法透過GPT來解決
而GPT train完就不會再進步了
初階工程師取決於個人造化但至少還有可能舉一反三
如果你有試著跟GPT pair programming個一天應該就不會覺得初階工程師會被取代
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 108.211.108.161 (美國)
※ 作者: NCKUFatPork 2023-04-03 07:20:03
※ 文章代碼(AID): #1aAWsbId (Soft_Job)
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※ 同主題文章:
Re: [討論] 用AI寫code產生的疑問
04-03 07:20 NCKUFatPork
※ 編輯: NCKUFatPork (108.211.108.161 美國), 04/03/2023 07:23:37
推 hhhomerun: 確實很多公司內部產生的文化和know how，以現階段的chatgpt大概無法協助1F 04/03 08:23
推 DrizztMon: 推工人智慧，model可以複製的，以後還是會進其他公司啦3F 04/03 09:26
推 ohmylove347: 但這也只是現階段的能力，三五年後說不定真能把整個專案吃進去幫你開發4F 04/03 09:52
其實根據我的觀察像GitHub的Copilot是有根據Project裡面的內容去改變生成內容
但我發現反而對Copilot造成大量的雜訊(幻覺?
還沒試用過Copilot X但我覺得這個是GPT本質的問題.
GPT生成的東西一定要透過人為標記才能逼近人認為的正確答案.
但project內部的modules或utils,
GPT暫且很難推論出實際用途然後1:1 mapping回原來general training所得的答案
※ 編輯: NCKUFatPork (108.211.108.161 美國), 04/03/2023 10:31:21
→ oopFoo: 整個專案怎麼吃？瀑布式開發法？光是改規格，跟AI whisper就註定失敗了。更何況，GPT本質是sentence generator7F 04/03 11:12
推 TAKADO: 純程式邏輯或CRUD也許有機會，但牽扯到UIUX或前端我覺得很難，user天天調整需求可能改到連AI都會跟你說，你行你來直接罷工。9F 04/03 11:24
噓 musie: 欸不是 coding至少一半時間都在寫test 現在都直接生成了12F 04/03 11:42
→ NTHUlagka: 寫test真的是一件超級麻煩但又不可避免的事13F 04/03 13:41
推 kkes0001: token問題你可以事先拿自己project去fine tuning model，文件都有寫……15F 04/04 11:47
推 s06yji3: 還需要自己fine tune就是很大的阻力。17F 04/04 12:03
推 atpx: 整個專案花費多少時間在溝通上, 開發根本不是問題
AI能幫忙溝通嗎? 不行的話就沒可能取代人18F 04/04 16:36
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