Utiliser GPT-3 pour écrire du code

Récemment, j'ai testé GPT-3 avec des crédits gratuits pour m'aider à coder, en particulier sur des sujets que je commence tout juste à apprendre. C'est vraiment super! Voici certaines choses que j'ai essayées avec GPT-3 :

1. Code de correction
2. Amélioration de l'exécution du code
3. Création de modèles de démarrage sur des tâches populaires / bien documentées telles que : Azure Devops, AzureML, ML, Terraform (infrastructure en tant que code), sites Web en flacon
4. Résolution d'un problème d'optimisation linéaire et matchmaking bipartite (!!! Cela m'a vraiment époustouflé)

Interroger une API : "Créer une classe python qui interroge l'API d'engagements hubspot"

Correction de mon code : "qu'est-ce qui ne va pas avec ce programme ?"

def addtwovariables(a,b):
  result = a+str(b)
  return result


      
                

                    
                    
                
            

Programmation dynamique:

"Résolvez ce qui suit avec un programme dynamique : étant donné une chaîne s, renvoyez la plus longue sous-chaîne palindromique de s. Exemple 1 : Entrée : s = « babad » Sortie : « bab » Explication : « aba » est également une réponse valide. Exemple 2 : Entrée : s = « cbbd » Sortie : « bb » Contraintes : 1 <= s.length <= 1000 s se composent uniquement de chiffres et de lettres anglaises.

Cependant, cette solution a une faible durée d'exécution. On peut peut-être améliorer ça ?

Programmation dynamique en temps O(n) :

Cette solution a battu 97,3 % des autres solutions en termes de temps d'exécution :

Pliage des protéines : (incomplet mais me donne au moins un modèle - quelqu'un peut également me dire si cela est au moins partiellement correct car je n'en ai aucune idée)

Stock Portfolio Building : (incomplet mais me donne au moins un modèle)

Une chose intéressante qui s'est produite pendant ce temps, c'est quand je lui ai demandé de me donner des conseils de sélection de titres, ce qu'il a d'abord refusé. J'ai dû aller un peu en rond dans ma formulation pour obtenir le résultat souhaité.

Construire des réseaux de neurones : (incomplet mais fournit au moins un modèle)

Construire des pipelines AzureML :

Construire des pipelines Devops :

Infrastructure en tant que code :

Notez qu'il conserve le contexte de mes requêtes précédentes (j'avais mentionné la prédiction de prêt dans une précédente requête de pipeline azure ml).

Optimisation linéaire :

Celui-ci m'a époustouflé. Surtout si l'on considère qu'il a pris en considération plusieurs aspects de l'invite. Cela a changé les salaires des joueurs compte tenu de leurs moyennes de score, et connaissait même les différentes positions dans le basket même si je ne les ai pas fournies (bien qu'il ne soit pas connecté à Internet ?). Le seul inconvénient est qu'il a cessé de générer à mi-chemin. J'ai essayé de résoudre une invite similaire avec un autre article que j'ai écrit ici

J'ai également essayé d'utiliser une métrique différente (mais bien connue dans le basket-ball) pour voir si elle savait comment l'intégrer. Malheureusement, il a compris de quoi je parlais, mais n'a pas été mis en œuvre.

Mise en relation :

Cela m'a aussi époustouflé. Le travail principal des analystes de données/ingénieurs/scientifiques et programmeurs consiste à traduire les problèmes commerciaux en code/résultats/conclusions. Cependant GPT est capable de prendre en compte le contexte de la problématique métier et de générer du code pour vous. Cela peut constituer une excellente option pour les rôles mentionnés ci-dessus à prendre en compte avant de commencer leur mise en œuvre.

Je lui ai également demandé de générer un site Web basé sur cette invite : voici les résultats :

Conséquences :

Je dois tester GPT-3 plus pour voir ses défauts. Dans cet article, je me concentre principalement sur les choses qu'il semble bien faire à première vue. Je le vois être utilisé comme un moteur de recherche plus grand et plus robuste, mais je suis préoccupé par le fait qu'il ne semble pas citer ses sources. Je prévois également que des fondateurs quelque peu compétents en code mais orientés vers les affaires tenteront de devenir des armées d'un seul homme avec GPT et de lancer leurs propres produits. Bien que le succès de telles entreprises reste à voir. Il y a probablement beaucoup de lacunes que je n'ai pas identifiées mais pour l'instant, je pense que c'est très cool. Quelles sont vos pensées?

Edit : Je viens de remarquer qu'ils ont une section sur les limitations sur leur site Web que vous pouvez trouver ici :https://openai.com/blog/chatgpt/