【中经指标源码】【短线宝源码】【呼吧源码】ChatGPT源码分析

2024-12-26 03:55:13 来源:源码编译valkyrie 分类:百科

1.写代码的码分以后会被机器取代吗?
2.低代码真的会威胁程序员吗?
3.大模型实战:用Langchain-ChatGLM解析小说《天龙八部》
4.chtagpt代码开源是啥意思?
5.chatbot对底层程序员的影响大吗?
6.gpt既不开源,又不允许蒸馏,跟openai这个名字还相符吗?

ChatGPT源码分析

写代码的以后会被机器取代吗?

       写程序将是世界上最后一个消失的工作。年,码分当阿尔法狗与李世石对弈时,码分全网热议AI将取代程序员。码分然而,码分ChatGPT仅在人类编写的码分中经指标源码代码基础上进行总结,它本身并不编写程序。码分AI如果能够编写程序,码分完全可以直接生成机器码,码分无需使用高级语言。码分实际上,码分只有人类需要编写高级语言的码分源代码。ChatGPT的码分价值在于它能提供参考代码,节省程序员在搜索引擎或专业网站上查找的码分时间。可以说,码分编写代码的过程中,有很大一部分时间是在搜索。

       有人认为,随着ChatGPT的使用,程序员的工作效率将大幅提升,甚至可能减少一半。但实际情况是短线宝源码,节省出的时间大部分都被用来休息和娱乐。简单重复性劳动的工作岗位将逐渐消失。例如,如果一个编辑每天只需从网络上收集段子并发布到公众号,这个岗位就可能被机器取代。然而,创作性的工作,如段子手、艺术家、**导演等,不会被机器取代。因此,从事创造性工作的软件工程师无需担忧。

       有人担忧未来AI发展成熟,计算机将自行编写程序。这种担忧实属多余。当软件工程师的工作被计算机取代时,地球可能将迎来AI统治,太阳系的毁灭也就不远了。因此,写程序将是呼吧源码世界上最后一个消失的工作。

低代码真的会威胁程序员吗?

       ChatGPT是一个非常强大的语言模型,但它并不是万能的,在生成代码的场景下还需要人工编程和检查,所以一定程度上ChatGPT的使用是需要依赖程序员的护航,才能确保完成应用。说替代程序员的,着实是过度解读了。

       ChatGPT的爆火,让我想起,同样会提高程序员开发效率的低代码平台,它的出现也同样被人类污名化,职业威胁程序员。

       é€šè¿‡ä½Žä»£ç å¹³å°ï¼Œåªéœ€è¦é€šè¿‡æ‹–拽的方式,或者是编辑几行基础代码,就能快速的开发出各类应用系统。最关键的是低代码改变了传统开发对专业技能的要求,现在只要掌握一些基础的代码知识,甚至不需要任何基础,就可以进行应用系统的开发!作为国内主流的JNPF低代码平台服务商,JNPF低代码平台负责人认为:低代码的本质是解放开发者的双手,让他们从重复的代码工作中解放出来,低代码在这个过程中扮演的是“辅助者”角色,而并非“替代者”。因为永远有一些容易被忽略的边缘性技术问题,需要程序员去解决,这是低代码不能替代的。

       è€Œä¸”低代码并不意味着完全就抛弃代码,相反在平台无法满足一些复杂的业务场景时,就需要代码的辅助,当然这个过程的代码量要可控,否则就违背了低代码开发的本质。

       è€Œåƒå¸‚场上一些无代码平台,确实做到了看不见任何代码,但是当平台需要去应对复杂业务逻辑系统的开发时,便会显得力不从心,JNPF保留了这种灵活的开发机制,当需要更深层次的处理业务逻辑时,如果平台开发不能完全匹配,就需要程序员通过代码开发实现相关能力与服务。

       è€Œè¿™ç§äºŒæ¬¡å¼€å‘的需求已经超过了应用创建者的能力范围,这就需要专业的程序员基于平台去开发。

       æ‰€ä»¥ï¼Œä¸Žå…¶æ— æ·±ç©¶ä½Žä»£ç æ˜¯å¦ä¼šè®©ç¨‹åºå‘˜å¤±ä¸šï¼Œä¸å¦‚去想如何通过低代码技术的加持,让程序员变得更有含金量,让低代码成为程序员工作的润滑剂。

       æœ€åŽï¼Œæ™®é€šäººå¦‚何不被OpenAI 取代。

       åœ¨æŸäº›æ–¹é¢å¼ºäºŽæ™®é€šäººçš„,特别是对于重复性智力劳动,如重复性写套话、写代码、画图,那么怎么不被取代?还是需要多学习、多主动思考、多实践、看更多书,做更多有挑战的事情,在认知上避免被取代的关键是不断学习和提高自己的能力,并努力适应新的环境和挑战。

大模型实战:用Langchain-ChatGLM解析小说《天龙八部》

       在探讨大模型实战时,如何用Langchain-ChatGLM解析小说《天龙八部》是一个引人入胜的话题。大模型,尤其是GPT系列,虽然在对话和咨询方面表现出色,但其知识库的局限性使得它在处理未知内容时难以提供准确答案。通过引入Langchain,我们能够使GPT模型能够理解并分析文章内容,显著扩展了其应用范围。

       具体地,Langchain实现本地知识库问答的过程包括多个步骤。首先,通过阅读langchain-ChatGLM源码,我们可以了解其基本框架,这涉及到本地知识库的构建、文本嵌入的向量化存储、以及对用户输入的查询处理。通过流程图可视化,我们可以清晰地理解这一流程。

       为了实践这一框架,我们构建了简单的rcon web 源码代码示例(tlbb.py),以《天龙八部》为输入,尝试对小说内容进行问答。测试结果显示,模型能够回答一些相关问题,展现出一定的应用价值。

       在代码实现中,模型加载是一个关键环节,其方法在前文中已有详细介绍。此外,通过文本嵌入向量化存储,我们使用text2vec-large-chinese模型对输入文本进行处理,进一步提升问答准确度。在组装prompt阶段,我们向预训练模型提问,获取与输入文本相关的问题答案。

       总结而言,使用Langchain-ChatGLM框架进行本地知识库问答,为GPT模型处理特定主题和领域的问题提供了有效途径。在实际应用中,它能够理解并回答与《天龙八部》等文章相关的问题,显著弥补了原生模型在未知领域的top榜源码不足。当然,框架性能受文本质量和内容影响,对于更复杂或专业的问题,可能需要更细致的文本分割和知识库构建来提升回答质量。

       此外,为了促进技术交流与学习,我们已组建了技术讨论群,欢迎感兴趣的朋友加入,共同探讨最新学术资讯、技术细节、以及实际应用案例。同时,关注机器学习社区的知乎账号与公众号,能够快速获取高质量的文章,推动学习与研究的深入发展。

       推荐一系列文章,涵盖最新研究进展、技术方法、开源项目等,以满足不同领域开发者的需求。这些资源不仅提供深度学习领域的最新见解,还覆盖了论文润色、代码解释、报告生成等实用技能,为学术和工业实践提供了宝贵支持。

chtagpt代码开源是啥意思?

       "开源"的意思是代码的源代码是公开的,可以被任何人自由地访问、使用、修改和分发。这意味着,如果 ChatGPT 是开源的,任何人都可以访问其代码,并对其进行修改和创建自己的版本。

       开源代码的好处是可以更方便地进行审核、调试和改进,也有助于社区的发展和创新。

       不过,开源代码也可能带来一些安全和隐私问题,因为任何人都可以看到代码,所以开源代码需要更高的审查和保密要求。

       关于 ChatGPT 具体是否开源,需要询问 OpenAI 公司。

chatbot对底层程序员的影响大吗?

       ChatGPT 的出现可能会对一些低端的工作造成影响,例如数据录入、文本生成等简单的任务,但它不太可能直接导致底层程序员失业。

       é¦–先,ChatGPT 只是一种工具,它不能完全取代人类编程员,因为它仍然需要人类来构建、部署和维护其底层系统。

       å…¶æ¬¡ï¼ŒChatGPT 的主要应用是自动生成文本,并不适用于所有编程任务。它还不具备创造性和判断力,无法独立完成复杂的编程任务。

       æœ€åŽï¼Œ ChatGPT 的出现可能会带来新的机会,使得程序员更多地关注于创造性和技术领先的工作,而不是简单的重复性工作。

       å› æ­¤ï¼Œæˆ‘认为 ChatGPT 不太可能导致底层程序员失业,但是它可能对工作内容和工作方式造成一定的影响。

gpt既不开源,又不允许蒸馏,跟openai这个名字还相符吗?

       ChatGPT 的流行引发了对开源的热烈讨论。一些人认为,只要OpenAI 开放源代码,全球就能迅速获得ChatGPT。然而,这实际上是一种误解。开源是指公开源代码,过去我们常将其理解为免费获取软件项目的原始代码,例如 Linux 操作系统。拿到 Linux 源码后,理论上可以在本地编译相同的系统内核。但实际上,编译过程可能会因编译方法的不同而产生差异,这通常会使人们误解开源的力量,以为开源能带来广泛且快速的普及。然而,大语言模型的开源概念与此完全不同。

       如果 OpenAI 真的开放了GPT-4的源代码,那也只是其中的一部分。大语言模型的开源实际上涉及三个主要对象:源码、算法以及数据。算法的核心部分包括模型结构和训练方法,这通常是开源的。然而,要实现与 ChatGPT 类似的模型,还需要高算力和大数据。算法、算力和数据是人工智能时代的三大要素,缺一不可。仅拿到源码并不意味着能构建出类似 ChatGPT 的模型。

       高算力是一个关键门槛,但并不是所有企业都能跨越。然而,数据的获取和质量则是另一个巨大的挑战。数据对于人工智能的重要性无需赘言,无论是人工智能时代还是人工智障时代,数据的规模和质量都是影响模型表现的关键因素。数据标注需要投入大量的人力、财力和时间,这使得数据集的建设成为一项艰巨的任务。即使是财力雄厚的企业如 OpenAI,也会在数据标注上寻求成本效益。

       开源意味着共享和协作,它对人工智能的快速发展起到了重要作用。学术论文通常是研究成果的一部分,许多作者选择免费公开论文,为研究社区提供了宝贵的知识资源。源码并非必需,有些研究者仅发布论文而不提供源码,可能出于对成果的保护、对源码质量的担忧,或是担心复现效果的问题。大公司和机构在使用开源模型时更为谨慎,他们可能出于社会责任、安全伦理等考虑,选择仅公开模型而不公开所有细节。

       就开源数据集而言,其重要性往往被忽视。中文大语言模型面临多种需求,开源数据集的建设是推动这一领域发展的关键。虽然存在诸多挑战,但已有项目开始致力于开源数据集的建设,这些努力如同星星之火,正逐渐点亮中文大语言模型发展的道路。

chatgdp和搜索引擎的本质区别是什么。?

       ChatGPT与搜索引擎的区别明显,搜索引擎通过爬虫技术搜集网页源码,建立倒排索引数据库,依据查询优化,提供最匹配网页。而ChatGPT作为AI模型,源自数据训练。它不包含爬虫或倒排索引,大致可理解为基于概率预测下一个字是什么(如有误,欢迎纠正)。因此,ChatGPT与搜索引擎拥有本质差异,属于截然不同的技术。

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