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chatgpt是什么?
針對程序員會被取代這個問題，我問了一下?ChatGPT?，它是這樣說的：
在白水等地區(qū)，都構(gòu)建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局，加強發(fā)展的系統(tǒng)性、市場前瞻性、產(chǎn)品創(chuàng)新能力，以專注、極致的服務(wù)理念，為客戶提供成都做網(wǎng)站、網(wǎng)站制作 網(wǎng)站設(shè)計制作定制網(wǎng)站制作,公司網(wǎng)站建設(shè),企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),品牌網(wǎng)站制作,成都全網(wǎng)營銷推廣,外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè),白水網(wǎng)站建設(shè)費用合理。
每一次，不論是 GitHub Copilot 還是 OpenAI Codex，亦或是最近爆火的 ChatGPT，只要一個 AI 工具可以編程，緊跟而來的話題必然是：“程序員是否會因此被替代？”
程序員實慘！職業(yè)威脅一直就沒停息過。
所以，ChatGPT可以編程？這似乎很讓人匪夷所思。
ChatGPT介紹一下！！是一個由OpenAI訓(xùn)練的大型語言模型，可以進行對話、文本生成、問答等多種任務(wù)。它使用了Transformer架構(gòu)，能夠從大量語料中學(xué)習(xí)語言特征。
ChatGPT可以在編程領(lǐng)域有多種應(yīng)用，其中一些主要的應(yīng)用如下:
l?代碼生成：可以根據(jù)輸入的需求或描述生成相應(yīng)的代碼。
l?代碼提示：可以根據(jù)用戶輸入的代碼片段，提供相應(yīng)的代碼提示和補全。
l?故障診斷：可以利用ChatGPT分析錯誤日志并給出相應(yīng)的解決方案。
l?文檔生成：可以根據(jù)輸入的代碼生成相應(yīng)的文檔。
l?自動測試：可以根據(jù)輸入的代碼生成相應(yīng)的單元測試。
l?數(shù)據(jù)科學(xué)：可以使用ChatGPT來自動生成模型和數(shù)據(jù)集的描述。
不過需要注意的是，ChatGPT是一個非常強大的語言模型，但它并不是萬能的，在生成代碼的場景下還需要人工編程和檢查，所以一定程度上ChatGPT的使用是需要依賴程序員的護航，才能確保完成應(yīng)用。說替代程序員的，著實是過度解讀了。
ChatGPT的爆火，讓我想起，同樣會提高程序員開發(fā)效率的低代碼平臺，它的出現(xiàn)也同樣被人類污名化，職業(yè)威脅程序員。
通過低代碼平臺，只需要通過拖拽的方式，或者是編輯幾行基礎(chǔ)代碼，就能快速的開發(fā)出各類應(yīng)用系統(tǒng)。最關(guān)鍵的是低代碼改變了傳統(tǒng)開發(fā)對專業(yè)技能的要求，現(xiàn)在只要掌握一些基礎(chǔ)的代碼知識，甚至不需要任何基礎(chǔ)，就可以進行應(yīng)用系統(tǒng)的開發(fā)！
作為國內(nèi)主流的JNPF低代碼平臺服務(wù)商，JNPF低代碼平臺負責(zé)人認為：低代碼的本質(zhì)是解放開發(fā)者的雙手，讓他們從重復(fù)的代碼工作中解放出來，低代碼在這個過程中扮演的是“輔助者”角色，而并非“替代者”。因為永遠有一些容易被忽略的邊緣性技術(shù)問題，需要程序員去解決，這是低代碼不能替代的。
而且低代碼并不意味著完全就拋棄代碼，相反在平臺無法滿足一些復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景時，就需要代碼的輔助，當(dāng)然這個過程的代碼量要可控，否則就違背了低代碼開發(fā)的本質(zhì)。
而像市場上一些無代碼平臺，確實做到了看不見任何代碼，但是當(dāng)平臺需要去應(yīng)對復(fù)雜業(yè)務(wù)邏輯系統(tǒng)的開發(fā)時，便會顯得力不從心。
chatgpt是什么意思
"ChatGPT"是一種由OpenAI開發(fā)的語言生成模型，其主要用于自然語言處理（NLP）任務(wù)，如問答、對話生成等。它是一種通過學(xué)習(xí)大量文本來生成新的文本的模型。ChatGPT的名稱源于“Chat Generative Pretrained Transformer”的縮寫，描述了該模型的基本特征。
ChatGPT是基于Transformer算法的，這是一種用于序列到序列（seq2seq）任務(wù)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)。Transformer算法通過注意力機制（attention mechanism）來捕捉輸入序列中的相關(guān)性，并使用多層的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來生成輸出序列。
ChatGPT是預(yù)訓(xùn)練（pretrained）模型，這意味著它已經(jīng)在大量的文本數(shù)據(jù)上進行了訓(xùn)練，以了解語言語法和語義。因此，ChatGPT可以快速識別語言模式并生成相應(yīng)的回答。它是一種在許多NLP任務(wù)中非常有效的模型，并且可以通過微調(diào)（finetuning）調(diào)整以適應(yīng)特定任務(wù)的需求。
貓老一
chatgpt國內(nèi)版寫的代碼跑不動
國內(nèi)版的ChatGPT代碼可能存在一些問題，導(dǎo)致無法正常運行。首先，可能是因為缺少必要的依賴包，比如pytorch、transformers等，這些依賴包都是ChatGPT運行所必須的。其次，可能是因為模型文件的編碼格式不正確，或者模型文件本身存在損壞，這些都會導(dǎo)致ChatGPT無法正常運行。最后，可能是因為代碼本身存在問題，比如語法錯誤、語義錯誤等，這些問題也會導(dǎo)致ChatGPT無法正常運行。因此，要解決ChatGPT國內(nèi)版無法正常運行的問題，需要檢查是否缺少必要的依賴包，檢查模型文件的編碼格式是否正確，以及檢查代碼本身是否存在問題。
如何用chatgpt寫測試用例
ChatGPT是一種自然語言處理技術(shù)，它通常用于自然語言處理任務(wù)，如問答、文本分類、對話生成等。因此，在編寫測試用例時，需要考慮測試目標(biāo)和測試方法，以確保測試用例的全面性和有效性。
下面是一些編寫測試用例的建議：
確定測試目標(biāo)：在編寫測試用例之前，需要明確測試目標(biāo)，即想要測試的ChatGPT模型的哪些方面。例如，你可能想要測試模型在回答特定類型的問題時的準確性，或者測試模型在不同情境下的回答能力等等。
定義測試用例：根據(jù)測試目標(biāo)，定義一組測試用例，每個測試用例應(yīng)包含一個測試問題和一個預(yù)期的答案。測試問題應(yīng)該具有代表性，覆蓋不同主題、類型和難度的問題。預(yù)期的答案可以是具體的答案或答案的類別。
編寫測試用例：對于每個測試用例，編寫一個測試問題，確保問題準確、清晰、簡潔，并與測試目標(biāo)和預(yù)期答案相匹配。例如，如果你想測試模型的回答能力，可以編寫一些開放性問題，以期模型提供詳細和有意義的答案。
執(zhí)行測試用例：使用編寫的測試用例來測試ChatGPT模型，并記錄模型給出的實際答案。檢查模型的實際答案是否與預(yù)期答案相匹配，并記錄測試結(jié)果。
評估測試結(jié)果：根據(jù)測試結(jié)果，評估模型的性能并找出需要改進的方面。如果測試結(jié)果不滿足預(yù)期，可以通過優(yōu)化模型的參數(shù)、增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)等方法來提高模型的性能。
需要注意的是，ChatGPT是一種基于機器學(xué)習(xí)的技術(shù)，它的性能和效果受到多種因素的影響，包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)、模型結(jié)構(gòu)、超參數(shù)設(shè)置等。因此，在編寫測試用例時需要考慮到這些因素，以確保測試結(jié)果的可靠性。
當(dāng)前標(biāo)題：智能聊天寫code chatGpT英語
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