En stor sprogramme er i bund og grund en tekstgenererende og -forstående computer. Modellen kan nogle gange producere andet end tekst, afhængigt af hvordan den er blevet trænet. En stor sprogskabelon er ChatGPT. Når du beder den om det, kan den producere computerkode. I løbet af denne artikel vil du opdage, hvordan du instruerer ChatGPT i at lave en app til at fodre dig. I særdeleshed vil du opdage I denne artikel lærer du, hvordan du bruger ChatGPT som programmeringsassistent til at lave en app til dig.
- Hvordan du kickstarter dit programmeringsprogram med ChatGPT
- Tips til at gøre ChatGPT til din foretrukne programmeringsassistent
- Introduktion til ChatGPT
ChatGPT tilbyder ingeniører en dynamisk og verbal grænseflade til computeraktiviteter. Det gør det nemt at undersøge, yde assistance og skrive kode, da det gør det muligt for udviklere at kommunikere med maskinlæringsmodeller via normalt sprog. Følgende er nogle vigtige programmeringsscenarier, hvor ChatGPT udmærker sig:
Forskning og beskrivelse af koden
Medarbejdere kan bruge ChatGPT OpenAI til at studere kodebaser, herunder dokumentation. Professionelle kan forstå uventede kodefragmenter, forstå konteksten ved at stille spørgsmål og styre udfordrende projekter ved at gøre det. Det forbedrer forståelsen af den aktuelle kode og gør det lettere at tilføje nye funktioner eller rettelser. Hvis du vil bruge Chatgpt Dansk med det samme, skal du klikke på følgende link.
Forståelse af kode og oprettelse af funktionelle snippets
Af og til er det bedre at lave et mindre værktøj end et stort program. En forespørgsel som den ovenfor kan bruges til at bede ChatGPT om at oprette en operation for dig; du skal dog vælge outputlayoutet, som kan være en metode eller en klasse. Brugere bliver ofte forvirrede og søger, hvordan kan jeg lave forslag med eksempler til ChatGPT?
Faktisk kan du endda gå den modsatte vej og give ChatGPT en autorisationskode og bede den om at oversætte den til engelsk. Af og til er det nyttigt, især når man forsøger at fortolke en andens kode. Her på hjemmesiden kan du se, hvordan du genererer et datasæt ved hjælp af ChatGPT: En trin-for-trin-guide.
Her er en detaljeret forklaring af de ting, koden udfører:
Dimensionen af matricerne (float k) plus linket til et 2-dimensionelt array (float** a), der afspejler den, er begge input til funktionens værdi det.
Den introducerer følgende variabler: **b, en ubestemt matrix, plus s, som angiver fortegnet.
Den bestemmer, om k er lig med 1. I denne situation producerer formlen den faktor, der bestemmer, at det er det eneste element i matrixen i starttilfældet, der er 11 matricer.
Hvis k er større end 1, fortsætter beregningen.
Lagerplads til den kunstige matrix b med dimensionerne kxk allokeres periodisk.
Ret initialiseres til 0, it.
Derefter starter den en uendelig løkke, der gentagne gange itererer over den første rækkes kolonner i matrix a.
Den ændrer også værdierne for n og m til 0 inden for løkken
Derefter går den ind i en indviklet løkke, der gentagne gange looper over hver komponent i matrix a.
I bund og grund ændrer den posten i den syntetiske vektor b på positionerne m, n til 0 i den stablede løkke.
Det aktuelle element kontrolleres for at se, om det findes i den oprindelige række (i!= 0) plus i den aktuelle kolonne (j!= c).
Informationen fra matrixen A kopieres til erstatningsmatrixen b fra position m, n, hvis komponenten ikke kan være i den allerførste række eller de nuværende kolonner.
Når den bestemmer, hvor den efterfølgende del af b er placeret, ændrer den positionerne for m og n.
Efter den indre sløjfe bruges det-algoritmen gentagne gange med den transiente vektor b med dimensionerne k – 1 for at få bestemmelsen af undermatrixen b.
Submatrixens egenværdi ganges med værdien af s (som består af fortegn).
For at ændre symbolet for den efterfølgende iteration øger den symbolet s med -1.
Den øger den aktuelle samlede ret ved at tilføje symbolets produkt, den allerførste rækkes komponent (a[0][c]) og denne undermatrix’ egenværdi.
Den følgende kolonne er der, hvor løkken genoptages.
Efter den næste løkke frigives den midlertidige matrix b’s lagerplads, som var tildelt hver række.
Den lagerplads, der er afsat til den midlertidige matrix B, frigives.
Den bestemte determinantværdi ret returneres derefter.
Afslutningsvis foretager koden en Laplace-kontraktion på tværs af den første kolonne for at få matricens mål. Alle undermatricer, der oprettes ved at udelade den første linje og den valgte kolonne, opbevares i en ubestemt matrix. Rekursionen fortsætter, indtil den støder på basisscenariet med de 11 matricer.
Identificering og løsning af problemer
Udviklere kan bruge ChatGPT til at hjælpe med fejlfinding, når de opdager fejl eller problemer i deres kode. Professionelle kan få råd, detaljer eller alternativer ved at skitsere problemet, give relevante kodeeksempler eller adressere fejlen via ChatGPT. Fordi ChatGPT kan forstå og analysere software, kan det give nyttige råd til løsning af programmeringsproblemer.
Syntaks- og kodeudfyldningsassistance
Ved at levere auto-complete og syntaktiske anbefalinger kan ChatGPT hjælpe med udviklingen af programmering i realtid. Ingeniører har mulighed for at forklare deres kodes mål, søge hjælp til bestemte sproglige sætninger eller lede efter kodeeksempler. Det øger den samlede effektivitet, samtidig med at syntaksfejl reduceres og kodens kvalitet forbedres.
Kodegenerering til skabeloner
Det kan tage et stykke tid at skrive skabelonsoftware til tilbagevendende operationer. Ved at producere kodeuddrag i henhold til de givne specifikationer kan ChatGPT eliminere behovet for fysisk installation. Udviklere kan få kodeskabeloner, der fungerer som en introduktion til deres kreationer ved at skitsere de nødvendige funktioner eller definere input-output-adfærd.
API’er med naturlig sproginteraktion
Workers og API’er kan kommunikere lettere takket være Chat GPT , som omdanner komplicerede API-operationer til diskussioner på hverdagssprog. Udviklere kan definere, hvilke funktioner de leder efter, og ChatGPT vil lede dem hen til de relevante parametre og API’er, så de slipper for at bruge tid og kræfter på at læse omfattende API-manualer. Det gør det lettere at integrere andre tjenester og øger API’ernes anvendelighed.
Etisk relaterede spørgsmål
Selvom ChatGPT fungerer som et nyttigt programmeringsværktøj, er det vigtigt at tænke over de moralske konsekvenser. Ansvarlig implementering af AI i computere kræver, at udviklerne er opmærksomme på mulige fordomme, sikkerhedsproblemer og andre udfordringer. Vigtige faktorer at tage højde for inkluderer overholdelse af moralske principper, beskyttelse af fortrolige oplysninger og at undgå at stole for meget på AI-domme uden tilstrækkelig begrundelse.
Kan chatgpt producere computerkode?
Algoritmen kan nogle gange producere andet end tekst, afhængigt af hvordan den er blevet trænet. En stor sprogskabelon er ChatGPT. Hvis du ikke spørger den ordentligt, kan den producere computerkode. Du vil opdage, hvordan du instruerer ChatGPT i at skabe et program til dig i løbet af denne artikel.
Hvad er formålet med chatgpt?
Dette instrument har også evnen til at undersøge og forbedre kode, som du selv har skabt, såvel som at knække utilgængelig kode, som er blevet leveret til dig af en anden. Brug ChatGPT til at oprette kommentarer plus forklaringer til dit nuværende arbejde samt til at transformere og omdanne kode fra en enkelt tunge til en anden.
Hvordan håndterer chatgpt syntaksproblemer?
Du viste, at ChatGPT kunne give dig indsigt og løsninger på et problem, når Python forstår årsagen til, at noget gik galt, men ikke kunne fortælle dig en hel masse om, hvad der gik galt med ideer til en SyntaxError. ChatGPT kan dog gå længere end det og hjælpe dig med fejl i dit programs kode, som selv Python ikke er i stand til at identificere som fejl.