生成式人工智能对软件工程师的重要意义
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简介
- 为什么软件工程师应该关心生成式人工智能和LLMs - 大语言模型？
- “GPT和我下一段代码片段之间有什么联系？”
- “AI能比人类写更好的文档吗？”
理解生成性人工智能：基础知识
生成式人工智能就像将一位精通编码的神灯置于你的指尖。
以下是你需要了解的内容:
- 生成模型：探索不同风格的生成模型。
- 代码、文本、图像等更多内容：探索生成式AI如何创建文本、代码片段、图像和音乐。
- Prompt 工程：掌握制作高效提示的艺术，以引导 AI 模型释放最佳表现。
- RAG：检索增强生成
OpenAI API 用于商业特殊情况或现有应用的使用。
- 绽放：开放源码
- GPT-4
- Google Gemini，以前被称为巴德等。
实用用途：GenAI公司/管理观点。
增强生产力和效率：示例
- CodeX: 基于GPT构建
- GitHub Copilot：基于LLM构建的代码建议和Junit覆盖。
- SonarQube: LLM - 强化特点
- 聊天机器人：AI 动力的等等。
提供全天候客户支持，自动化任务，并实现大规模内容生成。
加快创新和创造力的发展。
它有助于研发团队；开发原创理念、量身定制体验，以及协助研究与开发，是培养创造力和创新的方法。
3. 更好的决策和洞察力：
为了做出更好的决策，分析数据，预测趋势并确定危险。
与内部系统数据和公共领域数据集成进行分析。
基于过去几年的数据的汽车制造公司
- 生产计算
- 库存估计
提高技能的方法和预期时间:
作为一名职业人士，调整自己几乎是很容易的。
- 与经理交谈，了解该组织在这方面的层级和培训资源，并且在大多数情况下，这将是免费的。这还将帮助您了解意图并提升能力。
一个学生还可以利用在线资源和学习平台，比如
- Coursera（在线教育平台）
- 领英
- 社区学习和其他
公司采用了时间。这些模型具备云端技术并且适用于大多数云平台的试用。
- Azure开放AI
- 谷歌人工智能
- 亚马逊网络服务 (AWS)
结论：软件开发的未来
随着生成式人工智能的出现，一个新时代已经开始。
通过 AI 技能获得优势，提高您作为程序员的生产力和效率
提升您的编程技能，学习利用生成式人工智能来改进
- 设计
- 发展
- 翻译中,
- 测试
- 记录和整理
- 启动应用程序和它们的代码。
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