Ieri am avut prima experiența cu adevărat utila cu ChatGPT. Ma chinuiam jumă de ora cu o problema in ecosistemul Python* și StackOverflow, GitHub Issues, etc nu găseau fix ce trebuia. Era almost, but not quite. L-am întrebat și pe ChatGPT și boom … fix ce trebuia. Pana acum a fost o joaca sau un demo.
*uvicorn si FastAPI nu reușeau sa facă reload la File changes ca rămâneau niște websockets deschise.
Nu sunt de acord. Se va face mashup la nesfârșit și după fiecare iterație apare ceva nou cu care se poate continua încă câteva iterații.
Noi vedem în perspectiva unei singure iterații, pentru că nu putem anticipa cum va evolua după câteva iterații.
S-ar putea ca la un moment dat, de exemplu, să se inventeze un printer biologic care printează organisme vii capabile să execute diverse task-uri predefinite.
Cred că asta ar bătea hype-ul actual al AI.
Și tot așa la nesfârșit.
OpenAI a anunțat “plugins”.
Din punctul meu de vedere asta e un business killer pentru foarte multe produse noi.
Pentru că nu are rost să îți construiești propriul use case bazat pe chat in produs dacă marile companii își oferă serviciile direct in ChatGPT.
Related un articol:
In ultimul video din articol arata cum se creeaza un plugin pentru ChatGPT.
Si discutia pe hackernews:
Il mai verificati dupa (codul generat de AI) sau aveti incredere by default?
Eu de obicei il citesc, nu ca să il verific, ci pur si simplu pentru cursivitate.
Si mai si știu că mai dă rateuri.
ChatGPT tocmai mi-a demonstrat ca programeaza la fel ca un om: mi-a generat si un // TODO: ... in cod
da, dar raman sistemele legacy si cele cu utilizatorti captivi care nu vor avea acces la ele, asa ca nici cele dezvoltate individual in anumite conditii nu sunt inutile
Mi se pare interesant Jarvis.
Din descriere:
We introduce a collaborative system that consists of an LLM as the controller and numerous expert models as collaborative executors (from HuggingFace Hub). The workflow of our system consists of four stages:
Task Planning: Using ChatGPT to analyze the requests of users to understand their intention, and disassemble them into possible solvable tasks.
Model Selection: To solve the planned tasks, ChatGPT selects expert models hosted on Hugging Face based on their descriptions.
Task Execution: Invokes and executes each selected model, and return the results to ChatGPT.
Response Generation: Finally, using ChatGPT to integrate the prediction of all models, and generate responses.
In principiu pare să rezulte un ansamblu de modele AI controlate prin ChatGPT.
Am crezut ca e doar un google fancy pana i-am explicat structura unui tabel si i-am cerut sa-mi genereze un SQL query complex, care l-a nimerit din prima. Toate ok dar mind blowu a venit cand i-am zis sa mi-l scrie in sintaxa de https://www.npmjs.com/package/knex si a facut-o fara ezitare.
Sunt foarte curious cum stie. E imposibil sa mai existe queryu asta undeva pe net ca e un use case foarte foarte specific
pai e un language model si i-ai cerut sa iti scrie in query language, deci ai fost in scopul lui de baza
totusi, knex e ceva foarte de nisa. Mi se pare incredibil cum a stiut instant sa transpuna un query de sql in sintaxa folosita de un pachet npm random. Ca sa faci asa ceva ca om trebuie sa te bagi destul de adanc prin documentatia lor si/sau sa cauti bucati pe stack overflow si sa iti dai seama cum sa le combini. Nu era un query SQL simplu deloc.
Ba chiar a stiut cand sa foloseasca knex.raw (care iti permite sa scrii direct sql chior ca string) si cand sa foloseasca metodele knex obisnuite (select, order, group). Adica stie inclusiv limitarile metodelor care le ofera pachetu
Write a GET endpoint in Express to return a paginated response with the following fields: … from the database. Make the query optimal.
Cred ca și asta va funcționa cu brio, va utiliza knex cu express cu join-uri.
@ionutdev knex are in momentul de fata 1.5 milioane de de downloads pe saptamana daca tu numesti asta “de nista” si un “pachet npm random” atunci nu stiu ce inseamna ceva popular pentru tine. Sunt o groaza de repo-uri publice care folosesc acest pachet, cred ca este cel mai popular query builder pentru node, normal ca avea de unde ia date pentru language model.
Ce ziceam de AI vs datele pe care e antrenat:
Odată cu proliferarea, diferența o va face cu cine va avea acces la date valoroase.
