Скажем для примера рассмотрим разработку кода. Включаешь чатгпт или еще что другое не суть. Он вполне себе прогер, пишет что скажешь, ревью твоего кода может сделать, прорефакторить все за раз, беседу поддерживает... Ошибки конечно делает, порой код не компилится даже. Надо все за ним проверять. Но чуть что, скажешь: что за это хрень вот здесь? — и он тут же все исправляет. В целом пожалуй получше чем даже несколько джунов, которые все тоже самое делать будут часами-днями вместо секунд а проверять за ними так же надо.
А как его вывести на уровень мидл-разработчика? Хорошо бы в AI как-то вложить детали о специфической области чтобы он не только понимал на уровне студента или даже пожалуй специалиста широкого профиля в программировании но и что-то более конкретное? Это делается путем долгих разговоров и обьяснений в результате которых он типа в себя где-то что-то записывает и потом использует? Или же это надо вкладывать какими то скриптами на питоне. Как ни посмотришь в обьявлениях о работах для AI требуются сплош питоны с какими то пакетами, PyTorch что ли. Это PyTorch-ем ему сказать что C++ классы у нас должны быть такими вот а не такими как ? Или питоном в него спек какой можно вложить, требования к системе и скажем к общему дизайну или заставить C++ библиотеку какую то использовать?
Здравствуйте, qqqqq, Вы писали:
Q>Скажем для примера рассмотрим разработку кода. Включаешь чатгпт или еще что другое не суть. Он вполне себе прогер, пишет что скажешь, ревью твоего кода может сделать, прорефакторить все за раз, беседу поддерживает... Ошибки конечно делает, порой код не компилится даже. Надо все за ним проверять. Но чуть что, скажешь: что за это хрень вот здесь? — и он тут же все исправляет. В целом пожалуй получше чем даже несколько джунов, которые все тоже самое делать будут часами-днями вместо секунд а проверять за ними так же надо. Q>А как его вывести на уровень мидл-разработчика? Хорошо бы в AI как-то вложить детали о специфической области чтобы он не только понимал на уровне студента или даже пожалуй специалиста широкого профиля в программировании но и что-то более конкретное? Это делается путем долгих разговоров и обьяснений в результате которых он типа в себя где-то что-то записывает и потом использует? Или же это надо вкладывать какими то скриптами на питоне. Как ни посмотришь в обьявлениях о работах для AI требуются сплош питоны с какими то пакетами, PyTorch что ли. Это PyTorch-ем ему сказать что C++ классы у нас должны быть такими вот а не такими как ? Или питоном в него спек какой можно вложить, требования к системе и скажем к общему дизайну или заставить C++ библиотеку какую то использовать?
1. Режим агента конечно. Чтобы он мог читать твой код и гуглить сам.
2. Вменяемая модель (Claude, не ChatGPT — этот гуманитарий в программировании практически бесполезен, включая GPT5)
3. Использовать нормальный язык, который он хорошо знает (typescript, не C++)
4. Использовать популярные технологии (react, не GMP)
"Дообучать" современные модели в домашних условиях абсолютно не реально, только RAG (т.е. агентский режим по сути)
Здравствуйте, Pzz, Вы писали:
bnk>>"Дообучать" современные модели в домашних условиях абсолютно не реально, только RAG (т.е. агентский режим по сути)
Pzz>Ты, типа, его обучаешь, а потом куски твоего кода в других проектах всплывают неожиданно?
Для того чтобы "доообучать" модель уровня GPT или Claude, нужен дата-центр.
Можно вот так объяснить — дообучение — нейрохирургий мозга. RAG — выдача инструкции (документации) по предмету
Здравствуйте, bnk, Вы писали:
Pzz>>Ты, типа, его обучаешь, а потом куски твоего кода в других проектах всплывают неожиданно?
bnk>Для того чтобы "доообучать" модель уровня GPT или Claude, нужен дата-центр. bnk>Можно вот так объяснить — дообучение — нейрохирургий мозга. RAG — выдача инструкции (документации)
Здравствуйте, qqqqq, Вы писали:
Q>А как его вывести на уровень мидл-разработчика? Хорошо бы в AI как-то вложить детали о специфической области чтобы он не только понимал на уровне студента или даже пожалуй специалиста широкого профиля в программировании но и что-то более конкретное? Это делается путем долгих разговоров и обьяснений в результате которых он типа в себя где-то что-то записывает и потом использует? Или же это надо вкладывать какими то скриптами на питоне. Как ни посмотришь в обьявлениях о работах для AI требуются сплош питоны с какими то пакетами, PyTorch что ли. Это PyTorch-ем ему сказать что C++ классы у нас должны быть такими вот а не такими как ? Или питоном в него спек какой можно вложить, требования к системе и скажем к общему дизайну или заставить C++ библиотеку какую то использовать?
Ну современные модельки они и имеют уровень мидла но без знания предметной области. Чтобы модель сделала что-то полезное и так как ты хочешь, ей нужно дать контекст и объяснить задачу.
Вот разговоры про RAG — это как раз о том как дать дополнительный контекст.
До обучение пока что мало реалистично. Большие модели обучаются и работают на суперкомпьютерах. Дома ты такой не заведёшь. Ну и есть проблемы именно с до обучением. Модельки хорошо обучаются когда их тренируют на большом датасете задач и трут память когда их потом пытаются обучить еще чему-то поверх. Эти проблемы сейчас решают, но пока не решены раз и на всегда.
Правильно составленные (повторно используемые) промты + достаточный объем кода в виде контекста заставляют модельки делать то, что нужно.
Так же модельке, как и живому человеку нужны аналоги IDE, чтобы она могла сама ходить по твоему коду, а не пытаться загрузить его "в голову". Разные надстройки над IDE и агентные надстройки решают эти проблемы. Опять же эта область сейчас в активной разработке. Есть Cursor AI и разные надстройки над IDE (например, Continue) они пытаются решать эту задачу.
Так же интересным является решение когда ИИшка вообще имеет доступ к диску и тулам (работая через агентов). Пример тому google jules. Он вообще может программировать автономно, заниматься отладкой, создавать ветки на гитхабе. Но пока туповат. В прочем, все ИИшки туповаты для реально креативной работы.
В общем, все пока в развитии. Идеального решения пока нет. Но работы идут.
Есть логика намерений и логика обстоятельств, последняя всегда сильнее.
Здравствуйте, VladD2, Вы писали:
VD>В общем, все пока в развитии. Идеального решения пока нет. Но работы идут.
Для меня самый удачная комбинация (которой я на самом деле могу поручить решение задач) сейчас это
Claude 4 + GitHub Copilot в VS Code (IDE предоставляем модели поиск и навигацию по коду, консоль, поиск в интернете, доступа к DOM браузера ака "отладчик")
Хочу еще вот попробовать GitHub Spark (создание вебсайта на попсовых технологиях по описанию), на текущий момент preview
