El transformador generativo previamente entrenado (GPT) es un modelo de inteligencia artificial desarrollado por OpenAI que se utiliza para generar texto. Sin embargo, también se puede usar para la programación. Esto abre nuevas posibilidades para los desarrolladores que pueden usar GPT para resolver problemas de programación. El propósito de este artículo es familiarizar a los lectores con los conceptos básicos de escribir código con la ayuda de una red neuronal y considerar las ventajas y limitaciones del uso de esta tecnología.
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Los conceptos básicos de escribir código con GPT
GPT es un modelo de IA especializado para la generación de texto. Está entrenado en grandes cantidades de datos y utiliza el contexto para generar palabras posteriores. Para usar el CHATGPT en el código de escritura, debe preparar un entorno para trabajar con el modelo, capacitarlo en otras cuerdas.
Para trabajar con ChatGPT, debe elegir una biblioteca que admita este modelo. Las bibliotecas más populares son TensorFlow, Pytorch. También es necesario seleccionar, configurar la base de entrenamiento que se utilizará para entrenar el modelo.
Pero puede hacerlo más fácil: solo use la herramienta oficial de OpenAI, es decir, chat con el bot.
El proceso de escritura de código utilizando GPT
Para escribir código con una red neuronal, debe preparar los datos de entrada que se utilizarán para la generación. Puede ser un texto que describe la tarea de programación, o el código ya existente que debe complementarse o mejorarse.
Después de preparar los datos de entrada, puede comenzar a generar el programa. El modelo utilizará el contexto y la información de la base de entrenamiento para generar líneas posteriores. La generación se puede aumentar y mejorar manualmente para obtener el resultado deseado.
Ejemplos prácticos de uso de GPT para escribir código
Los casos de uso de IA pueden variar desde la creación de scripts de software simples hasta algoritmos de aprendizaje automático complejos.
Veamos algunos específicos:
Si le dice a un bot «escríbeme un sitio de cartera simple para un redactor que usa HTML, CSS, JS», hará un sitio con una estructura bastante simple, una barra de navegación que funcione y estilos de enchufe a medias
- Practicar escritura
Sí, puedes usar ChatGPT como una herramienta para el trabajo práctico. Por ejemplo, hay una tarea: «Escribir un programa usando subrutinas (funciones) con parámetros:
- Establecer valores a elementos reales de matrices P = , Q = , donde i = 0, 1, 2,…, 5; j = 0, 1, 2,…, 8
- Forme matrices R y T, que consisten en el número de valores cero de las columnas de las matrices P y Q, respectivamente.
- Muestre las matrices originales, así como las matrices unidimensionales generadas».
Si le dice a una red neuronal que escriba código para un problema de C++, lo obtendrá. Y funcionará.
- Mejorar un programa de trabajo
Si le da un fragmento de código y explica, por ejemplo, «agregue a este ciclo el conteo del número de puntos junto con el conteo del número de pérdidas», agregará un aumento en el número de puntos variable allí, con el resto del programa intacto. O como en la tarea anterior, pero agregue «los valores de la matriz deben ser aleatorios»: agregará la función de aleatorización, adaptando el resto del programa a ella. Seguirá funcionando.
Ventajas y limitaciones de usar GPT al escribir código
La ventaja de usar GPT al escribir programas es la capacidad de crear y agregar código rápidamente. Esto puede acelerar significativamente el proceso de desarrollo y ahorrar tiempo a los desarrolladores. Sin embargo, usar GPT también tiene sus limitaciones y problemas, incluida la posibilidad de errores, la necesidad de verificar y mejorar manualmente el código generado.
Conclusión
El uso de GPT al escribir código puede ser una herramienta útil para los desarrolladores. Esta tecnología puede acelerar significativamente el proceso de desarrollo y ahorrar tiempo. Sin embargo, debe tener en cuenta las posibles limitaciones y problemas relacionados con el uso de GPT. Se recomienda usar esta tecnología con precaución, combinada con la verificación manual, mejorando las cadenas generadas.
