人们更多在讨论 对软件开发人员的危害，但是关于它的好处呢？
是一种能够回答复杂问题的长文本问答 AI，来自于 。这是一项令人兴奋的新技术，它正在被教授理解并回答现实生活中人们提出的问题。
它具有类似于人类的应答能力，这给整个世界带来了震动，引发了这样一个想法：它有一天可能会改变人们与计算机交互以及信息获取的方式。
什么是 （基于预训练模型的自然语言生成技术）
在 2022 年 11 月推出了 ，这是一款拥有大型语言模型的聊天机器人。因此，您可以通过多种方式与聊天机器人交流。语言模型可以帮助您编写代码、创建电子邮件和写作文，同样可以回答您提问的问题。 采用了增强学习和监督式学习的方法进行微调。
的训练基于截止到 2021 年 10 月的大量数据。随后，使用带有人工标注标签的额外数据集，对模型进行了不断的测试和改进，以适用于各种语言相关任务。令人着迷的是，它可以参与对话，并以看似相当有洞察力的评论作出回应。
从技术上讲， 属于生成式人工智能范畴。一旦训练完成，生成式人工智能模型可以生成与训练数据类似但并非完全相同的结果。
您是否想成为一名人工智能工程师？ 这里是一些为此所需要的技能 。
对开发者有哪些益处？1）生成代码
就代码生成而言， 对开发者来说是一个强大的工具。 可以利用其自然语言处理技能理解和解释开发者的需求，并提供相应的代码片段。对于重复的任务或样板代码，能为程序员节省大量时间。
不仅可以生成基础功能的代码，还可以为诸如构建整个类或模块等任务生成复杂代码。这使得那些对编程语言或框架不熟悉的开发者也能够快速跟上进度，而无需花费太多时间在基础知识上，这对于初学者非常有价值。
总的来说， 的代码生成功对各种经验水平的开发者都有帮助，使他们可以专注于项目最关键的方面。与此同时，模型负责处理重复和耗时的任务。这可以减少错误和出现不一致性的可能性，同时节省时间。
以下是一个例子，当我要求 使用“React DND”库创建一个符合给定要求的 React 组件时， 提供了完全符合需求的完全功能齐全的 React 组件。这是一个非常出色的结果。 包含了我所请求的每个功能，而且代码的运行效果也非常好。关键点在于它的理解能力，它完美地满足了我所有的需求。
观看《React 纪录片》并听听 React 创始人对于早期争议的看法。
2）生成文档
得益于 具备自然语言处理技能，因此它可以根据需求准确地生成你需要的说明文档。对于经常需要花费大量时间为其代码补充说明文档的开发人员来说，能节省大量的时间。
例如，开发人员可以向 提供代码片段，并指示它生成包含了对函数意图、输入、输出和其他相关细节的说明文档。此外， 还可以为整个类或模块生成文档，提供代码的全面概述。
此外， 可以提供各种形式的文档，例如 、HTML 或 JSDoc，使开发人员可以更容易的和他使用的代码编辑器集成。
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对于各种技能水平的开发人员来说， 的代码文档生成功能非常有用，因为它能够解放开发人员的时间，让他们集中精力处理项目的更为关键的部分。同时，该模型完成了描述代码的繁琐过程。因此，通过使用 ，开发人员可以确保其代码库保持文档化，使其他开发人员更容易理解和参与开发。
下面是 为给定代码片段生成文档的示例。这是一个简单的包装函数，它包装了 Axios 的 get 方法。
在 生成的文档中，我们可以看到它准确地识别了函数的意图和所有参数的用法。此外， 还提供了一个示例代码，以便更好地理解该函数。这对文档非常有帮助， 在这方面做得很好。
3）编写测试用例
可以通过多种方式帮助开发人员编写测试用例。其中一种方法：通过识别测试用例的目的，生成测试输入和预期结果。例如，如果开发人员要求 编写一个能够处理无效输入的测试用例， 会生成无效的输入，例如特殊字符、空字符串和超出范围的值。
在编写测试用例方面非常有帮助，是因为它能够识别您提供的代码背后的逻辑和结构。因此， 可以编写覆盖不同代码路径和边界情况的测试用例。例如，如果开发人员提供了一个代码片段，并告诉 该代码应该能够处理大数据集，那么 可以生成带有大数据集的测试输入。
还可用于生成测试用例文档。它可以生成简短、易于理解的测试用例描述，包括测试输入、预测结果以及测试用例通过或失败的条件。因此，即使没有任何测试知识的开发人员也可以快速得到需要的测试用例。
在下面，您可以找到我使用 为上述 封装函数生成测试用例后的示例。
如果我们细看 的结果，我们可以看到 使用了 Jest，并且生成的测试用例包括两个测试。GET 请求的响应与预期输出进行比较，并检查函数是否按预期工作。
4）简化代码和解释复杂代码片段
通过 ，程序员可以对复杂代码片段快速生成简明的自然语言解释，使其他人更容易理解和维护代码。
通过自动生成代码注释和文档， 可以用于简化代码。因此，开发人员可以节省大量时间和精力。此外，由于该模型能够理解代码的基本逻辑和结构，因此 生成的文档和注释通常比开发人员写的更准确和详尽。
通过协助程序员进行代码重构和优化， 还可以帮助开发人员简化代码。例如，语言模型可以评估代码并提出改进建议，如缩减代码行数或提高效率。这可以提高性能，也使代码更易读易于管理，减少错误。
如何处理并发而来的停机警报
可以通过生成代码的自然语言解释，简化开发者理解和使用复杂代码的过程。此外，语言模型可以将复杂的代码拆分为更简单的部分，以描述代码的不同部分是如何相互作用来完成特定任务的。由于开发者不再需要花费数小时来理解复杂的代码，他们可以节省大量时间和精力。
下面是一个简单的示例，要求 为初学者解释一个小的代码片段：
5）生成原代码的替代品
对试图寻找替代性、性能优化性的代码的开发者而言， 可以成为一个有的工具。它理解许多编程语言和编码模式，因为它是在大量代码的基础上进行训练的。因此， 可以生成更有效和高效，而且易读和可维护的替代代码。
对代码优化的建议，是实现这一目标的一种方式。例如，该模型可以评估一段代码并推荐改进性能的替代方法，如减少操作数量或限制内存使用。这些建议可以帮助开发者编写更有效的代码，从而实现更好的可扩展性和更快的性能。
此外， 还可以通过建议使用不同的算法来生成替代代码。它可以检查给定的代码，并具有识别最佳算法的能力。
下面是一个简单的例子，当要求 为给定函数提供性能优化的替代代码时，它的执行过程。它不仅提供了替代代码，还告诉我们 在生成代码时进行了哪些更改。
6）追踪错误/践行最佳实践的编程方式
对于希望识别错误并在编程中实施最佳实践的开发人员来说， 可能是一个有益的工具。通过推荐调试策略， 可以用于查找错误。例如，模型可以检查代码片段并建议开发人员采取特定的操作来查找和修正错误。因此，开发人员不再需要花费数小时来确定错误的根本原因，这可能会节省他们大量的时间和精力。
通过生成代码重构的建议， 也可以用于定位错误。例如，模型可以检查代码片段并生成改进其可读性的、可维护性的建议，和不容易引起错误的修改方式。通过这种方式，代码能变得更好，这能减少错误并加快开发周期。
此外， 可以对使用哪种恰当的编码技术提供建议。例如，模型可以评估代码，并建议提高其效率、安全性或可读性。借助这些建议，开发人员可以生成更高效、安全和可维护的代码。
这个示例是 对我的代码所提供的改进建议：
7）信息搜集/调研
可以帮助开发者获取知识，就像一个搜索引擎或者 Stack 这样的问答网站一样。该模型可以理解复杂的编程概念并向开发者提供相关的信息。
开发者可以将 当作搜索引擎使用，回答一个或多个问题。例如，开发者可以向 提出有关特定编程语言或思想的技术问题，该模型将根据其训练数据给出相应的回答。与在多个信息来源手动查阅相比，这对于想要快速回答特定问题的工程师尤为有帮助。
通过提供相关的代码样本和片段来发挥搜索引擎的功能。例如，开发者可以向 请求特定的代码样本，该模型将回答与开发者请求相匹配的相关代码片段。与浏览互联网寻找代码片段或示例相比，这可以节省开发者的时间和精力，特别是当他们需要快速构建某个功能或解决问题时。
以下是当询问有关处理拖放功能的库时， 给出的结果：
我们能相信 提供的结果吗？
有时会出现错误。它有时在处理基本数学问题时出错，有时无法理解简单的逻辑，并且甚至会提供完全错误的事实来支持其答案。 已经承认了这个问题，并表示“ 有时会写出听起来合理但是不正确或无意义的答案”。
在给出答案之前会进行一系列的猜测，因此它可能会把不正确的答案作为正确答案来解释。
此外， 的训练数据基于自人类历史以来和当前全球集体的书写内容。这意味着 的回答可能会出现与数据中相同的偏见。因此，在向 提问重要问题时，您必须清楚有可能出现具有偏见的回答的可能性。
是一种有效的学习工具，能够很好地理解复杂的主题。但是，最好不要完全相信它所说的一切。
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下一步： 4.0
的下一个版本是 4，将会更加智能，具备更多功能，包含若干 当前没有的技能。
当前版本的 对一般公众开放，可以根据 1750 亿个参数以理解问题并做出相应的回答。 可以生成包含编码、 应用、文章、诗歌，甚至音乐等各种内容，但需要考虑许多因素，例如人工智能是否有权复制他人的财产。
4 中可用的参数数量将超过 100 万亿。由此带来的学习能力和可能应用的增长将会是一个巨大的飞跃。我们正在谈论一个量子级的跃升。
结论
对于希望在工作中节省时间和精力的开发人员来说是一种宝贵的资源。它可以在几秒钟内生成代码片段、回答问题并创建文档，这肯定可以提高生产力。然而，需要记住的是，它的回答并不总是 100% 准确的，因此在将其用于更高级的任务之前，需要进行仔细的研究。
希望这篇文章能够对你的日常编程生活有所帮助。
本文正在参加 人工智能创作者扶持计划
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