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Direkt mit Colab verbunden, unterstützt 20 Programmiersprachen: Ist die Google-Version von ChatGPT auf Codeebene Anti-Kill?

WBOY
WBOYnach vorne
2023-05-15 23:55:041221Durchsuche

Obwohl Google seit etwa einem Jahrzehnt weltweit führend in der KI-Entwicklung ist, hat Google in den letzten Monaten versucht, mit Microsoft und OpenAI gleichzuziehen, und hat diese Woche sogar Google Brain und DeepMind zusammengeführt.

Ende letzten Jahres löste ChatGPT drastische Veränderungen in der Technologiebranche aus. Im Februar dieses Jahres veröffentlichte Google Bard, einen ChatGPT-Konkurrenten, und die Leute äußerten gemischte Kritiken über seine Erfahrung. Bard hat die eine oder andere Art von Einschränkungen, und viele Leute fragen Entwickler: „Wann kann es Code schreiben?“

Diesen Freitag ist Bards Fähigkeit, Code zu schreiben, endlich online.

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Google sagte, dass Bard jetzt 20 Programmiersprachen verwenden kann, darunter C++, Go, Java, Javascript, Python und Typescript usw., und Benutzern auch beim Debuggen, Interpretieren und Optimieren von Code helfen kann. Mit nur einer einfachen Eingabeaufforderung wie „Kann dieser Code schneller gemacht werden?“ kann Bard menschliche Absichten verstehen und den Code automatisch effizienter gestalten.

Wir wissen, dass viele Menschen Google Colab verwenden, um Modelle für maschinelles Lernen auszuführen, und es verfügt außerdem über kostenlose Cloud-GPU-Rechenleistung. Jetzt können Benutzer auch ganz einfach von Bard generierten Python-Code nach Google Colab exportieren – ganz ohne Kopieren und Einfügen. Bard kann auch beim Schreiben von Funktionen für Google Sheets helfen.

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Zuvor hatte Google angekündigt, dass Bard für Nutzer in den USA und im Vereinigten Königreich zugänglich sein wird. Diese Nutzer können bereits alle neuen Funktionen von Bard direkt nutzen.

Google hat die Wirkung des Bard-Schreibcodes demonstriert. Wie ChatGPT kann Bard jetzt Code generieren, um die entsprechenden Aufgaben entsprechend Ihren Anforderungen zu erledigen:

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Die Funktion zum Erklären des Codes ist besonders nützlich für Programmieranfänger:

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Neben dem Generieren und Durch die Interpretation von Code kann Bard Benutzern auch beim Debuggen von Code helfen, einschließlich des von Bard selbst generierten Codes. Wenn der von Bard generierte Code nicht wie erwartet funktioniert, teilen Sie Bard einfach mit: „Dieser Code hat nicht funktioniert, bitte beheben Sie ihn (dieser Code hat nicht funktioniert, bitte beheben Sie ihn)“ und Bard kann dem Benutzer beim Debuggen helfen.

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Generative KI einzusetzen, um die Softwareentwicklung zu beschleunigen und Menschen bei der Lösung komplexer technischer Herausforderungen zu helfen, ist Bards Vision für die Einführung von Funktionen zur Codegenerierung. Aber Bards Fähigkeiten müssen noch verbessert werden.

Laut Google befindet sich Bard noch in einem frühen experimentellen Stadium und kann manchmal ungenaue, irreführende oder falsche Informationen bereitstellen oder Code generieren, der nicht die erwartete Ausgabe liefert, oder möglicherweise suboptimalen/unvollständigen Code generiert. Benutzer müssen den Code sorgfältig prüfen, die Fehler und Bugs im Code testen und überprüfen, bevor sie den von Bard generierten Code übernehmen.

Bei einem großen Sprachmodell, das in großem Umfang getestet wird, werden neu eingeführte Funktionen zwangsläufig auf alle möglichen Hänseleien seitens der Benutzer stoßen, und das Gleiche gilt für die Codierungsfunktionen von Bard.

Zuallererst stellt Bard bei der Beantwortung referenzierter Code-Links zur Verfügung. Für ein praktisches Produkt ist dies sehr wichtig und wurde gut angenommen.

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Sie beschweren sich oft darüber, dass KI Code kopiert, nicht zufällig.

Fragen Sie Bard: „Können Sie mir helfen, ein einfaches RNN zu implementieren und es anhand von Dummy-Textdaten zu testen?“ Exportieren Sie dann den generierten Code direkt nach Google Colab. Ein Teil des Codes funktioniert nicht. Nachdem Bard den Fehler gefunden und die KI erneut gefragt hatte, änderte er den Code und alles schien perfekt zu funktionieren. Jetzt müssen wir nur noch überprüfen, ob die Implementierung korrekt ist, sie manuell überprüfen und bei Bedarf einige Unit-Tests durchführen.

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Die Exportfunktion von Google Colab ist wirklich nützlich.

Schließlich hat jemand versucht, mit Bard Code für die alte Programmiersprache COBOL zu generieren, und das Ergebnis war tatsächlich zufriedenstellend:

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Die Leute waren besorgt, dass diese Welle von COBOL-Programmierern in den Ruhestand geht, Viele Schlüsselpositionen bleiben unbesetzt. Es scheint, dass KI uns bei der Lösung dieses großen Problems helfen kann.

Einige Internetnutzer sagten jedoch, dass Bards Fähigkeiten denen von GPT-4 immer noch unterlegen zu sein scheinen.

Kann der Einsatz KI-gestützter Programmierung endlich unsere Arbeitsweise verändern? Dies bleibt uns überlassen, weiter zu erforschen.

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