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原文作者:DANUSHA NAVOD GAMAGE

原文发布于:2023年3月7日

人们更多在评论 ChatGPT 对软件开发人员的危害,可是关于它的优点呢?

ChatGPT 是一种能够答杂乱乱问题的长文本问答 AI,来自于 OpenAI。这是一项令人兴奋的新技术,它正在被教授了解并答复现实日子中人们提出的问题。

它具有类似于人类的应对才能,这给整个世界带来了轰动,引发了这样一个主意: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法。

什么是 ChatGPT(根据预练习模型的自然言语生成技术)

OpenAI 在 2022 年 11 月推出了 ChatGPT,这是一款拥有大型言语模型的谈天机器人。因而,您能够经过多种方法与谈天机器人沟通。言语模型能够帮忙您编写代码、创立电子邮件和写作文,同样能够答复您发问的问题。ChatGPT 采用了增强学习和监督式学习的方法进行微调。

ChatGPT 的练习根据截止到 2021 年 10 月的很多数据。随后,运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验和改善,以适用于各种言语相关使命。令人着迷的是,它能够参与对话,并以看似适当有洞察力的评论作出回应。

从技术上讲,ChatGPT 属于生成式人工智能范畴。一旦练习完结,生成式人工智能模型能够生成与练习数据类似但并非彻底相同的成果。

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ChatGPT 对开发者有哪些好处?

1)生成代码

就代码生成而言,ChatGPT 对开发者来说是一个强大的东西。ChatGPT 能够运用其自然言语处理技术了解和解说开发者的需求,并供给相应的代码片段。关于重复的使命或样板代码,能为程序员节约很多时刻。

ChatGPT 不只能够生成根底功用的代码,还能够为诸如构建整个类或模块等使命生成杂乱代码。这使得那些对编程言语或结构不熟悉的开发者也能够快速跟上进度,而无需花费太多时刻在根底常识上,这关于初学者十分有价值。

总的来说,ChatGPT 的代码生成功对各种经验水平的开发者都有帮忙,使他们能够专心于项目最要害的方面。与此一起,模型负责处理重复和耗时的使命。这能够削减过错和呈现不一致性的可能性,一起节约时刻。

以下是一个比如,当我要求 ChatGPT 运用“React Beautiful DND”库创立一个契合给定要求的 React 组件时,ChatGPT 供给了彻底契合需求的彻底功用彻底的 React 组件。这是一个十分超卓的成果。ChatGPT 包括了我所恳求的每个功用,而且代码的运行作用也十分好。要害点在于它的了解才能,它完美地满足了我所有的需求。

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2)生成文档

得益于 ChatGPT 具备自然言语处理技术,因而它能够依据需求精确地生成你需求的阐明文档。关于经常需求花费很多时刻为其代码弥补阐明文档的开发人员来说,能节约很多的时刻。

例如,开发人员能够向 ChatGPT 供给代码片段,并指示它生成包括了对函数意图、输入、输出和其他相关细节的阐明文档。此外,ChatGPT 还能够为整个类或模块生成文档,供给代码的全面概述。

此外,ChatGPT 能够供给各种形式的文档,例如 Markdown、HTML 或 JSDoc,使开发人员能够更容易的和他运用的代码编辑器集成。

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关于各种技术水平的开发人员来说,ChatGPT 的代码文档生成功用十分有用,由于它能够解放开发人员的时刻,让他们集中精力处理项目的更为要害的部分。一起,该模型完结了描绘代码的繁琐过程。因而,经过运用 ChatGPT,开发人员能够保证其代码库坚持文档化,使其他开发人员更容易了解和参与开发。

下面是 ChatGPT 为给定代码片段生成文档的示例。这是一个简略的包装函数,它包装了 Axios 的 get 方法。

在 ChatGPT 生成的文档中,咱们能够看到它精确地辨认了函数的意图和所有参数的用法。此外,ChatGPT 还供给了一个示例代码,以便更好地了解该函数。这对文档十分有帮忙,ChatGPT 在这方面做得很好。

[译]使用 ChatGPT 增效开发的 7 种方式

3)编写测验用例

ChatGPT 能够经过多种方法帮忙开发人员编写测验用例。其中一种方法:经过辨认测验用例的目的,生成测验输入和预期成果。例如,假如开发人员要求 ChatGPT 编写一个能够处理无效输入的测验用例,ChatGPT 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。

ChatGPT 在编写测验用例方面十分有帮忙,是由于它能够辨认您供给的代码背后的逻辑和结构。因而,ChatGPT 能够编写覆盖不同代码途径和边界情况的测验用例。例如,假如开发人员供给了一个代码片段,并告知 ChatGPT 该代码应该能够处理大数据集,那么 ChatGPT 能够生成带有大数据集的测验输入。

ChatGPT 还可用于生成测验用例文档。它能够生成简短、易于了解的测验用例描绘,包括测验输入、猜测成果以及测验用例经过或失败的条件。因而,即使没有任何测验常识的开发人员也能够快速得到需求的测验用例。

在下面,您能够找到我运用 ChatGPT 为上述 getHttpMethod 封装函数生成测验用例后的示例。

假如咱们细看 ChatGPT 的成果,咱们能够看到 ChatGPT 运用了 Jest,而且生成的测验用例包括两个测验。GET 恳求的响应与预期输出进行比较,并查看函数是否按预期工作。

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4)简化代码和解说杂乱代码片段

经过 ChatGPT,程序员能够对杂乱代码片段快速生成简明的自然言语解说,使其他人更容易了解和保护代码。

经过自动生成代码注释和文档,ChatGPT 能够用于简化代码。因而,开发人员能够节约很多时刻和精力。此外,由于该模型能够了解代码的根本逻辑和结构,因而 ChatGPT 生成的文档和注释通常比开发人员写的更精确和详尽。

经过帮忙程序员进行代码重构和优化,ChatGPT 还能够帮忙开发人员简化代码。例如,言语模型能够评价代码并提出改善主张,如减缩代码行数或进步功率。这能够进步功用,也使代码更易读易于办理,削减过错。

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ChatGPT 能够经过生成代码的自然言语解说,简化开发者了解和运用杂乱代码的过程。此外,言语模型能够将杂乱的代码拆分为更简略的部分,以描绘代码的不同部分是如何相互作用来完结特定使命的。由于开发者不再需求花费数小时来了解杂乱的代码,他们能够节约很多时刻和精力。

下面是一个简略的示例,要求 ChatGPT 为初学者解说一个小的代码片段:

[译]使用 ChatGPT 增效开发的 7 种方式

5)生成原代码的代替品

对企图寻觅代替性、功用优化性的代码的开发者而言,ChatGPT 能够成为一个有的东西。它了解许多编程言语和编码形式,由于它是在很多代码的根底上进行练习的。因而,ChatGPT 能够生成更有用和高效,而且易读和可保护的代替代码。

ChatGPT 对代码优化的主张,是完成这一目标的一种方法。例如,该模型能够评价一段代码并引荐改善功用的代替方法,如削减操作数量或限制内存运用。这些主张能够帮忙开发者编写更有用的代码,从而完成更好的可扩展性和更快的功用。

此外,ChatGPT 还能够经过主张运用不同的算法来生成代替代码。它能够查看给定的代码,并具有辨认最佳算法的才能。

下面是一个简略的比如,当要求 ChatGPT 为给定函数供给功用优化的代替代码时,它的执行过程。它不只供给了代替代码,还告知咱们 ChatGPT 在生成代码时进行了哪些更改。

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6)追踪过错/践行最佳实践的编程方法

关于期望辨认过错并在编程中施行最佳实践的开发人员来说,ChatGPT 可能是一个有益的东西。经过引荐调试策略,ChatGPT 能够用于查找过错。例如,模型能够查看代码片段并主张开发人员采纳特定的操作来查找和修正过错。因而,开发人员不再需求花费数小时来确定过错的根本原因,这可能会节约他们很多的时刻和精力。

经过生成代码重构的主张,ChatGPT 也能够用于定位过错。例如,模型能够查看代码片段并生成改善其可读性的、可保护性的主张,和不容易引起过错的修改方法。经过这种方法,代码能变得更好,这能削减过错并加快开发周期。

此外,ChatGPT 能够对运用哪种恰当的编码技术供给主张。例如,模型能够评价代码,并主张进步其功率、安全性或可读性。凭借这些主张,开发人员能够生成更高效、安全和可保护的代码。

这个示例是 ChatGPT 对我的代码所供给的改善主张:

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7)信息收集/调研

ChatGPT 能够帮忙开发者获取常识,就像一个搜索引擎或许 Stack Overflow 这样的问答网站相同。该模型能够了解杂乱的编程概念并向开发者供给相关的信息。

开发者能够将 ChatGPT 当作搜索引擎运用,答复一个或多个问题。例如,开发者能够向 ChatGPT 提出有关特定编程言语或思维的技术问题,该模型将依据其练习数据给出相应的答复。与在多个信息来源手动查阅比较,这关于想要快速答复特定问题的工程师尤为有帮忙。

ChatGPT 经过供给相关的代码样本和片段来发挥搜索引擎的功用。例如,开发者能够向 ChatGPT 恳求特定的代码样本,该模型将答复与开发者恳求相匹配的相关代码片段。与浏览互联网寻觅代码片段或示例比较,这能够节约开发者的时刻和精力,特别是当他们需求快速构建某个功用或解决问题时。

以下是当询问有关处理拖放功用的库时,ChatGPT 给出的成果:

[译]使用 ChatGPT 增效开发的 7 种方式

咱们能信任 ChatGPT 供给的成果吗?

ChatGPT 有时会呈现过错。它有时在处理根本数学问题时犯错,有时无法了解简略的逻辑,而且甚至会供给彻底过错的事实来支撑其答案。OpenAI 现已承认了这个问题,并表示“ChatGPT 有时会写出听起来合理可是不正确或无意义的答案”。

ChatGPT 在给出答案之前会进行一系列的猜测,因而它可能会把不正确的答案作为正确答案来解说。

此外,ChatGPT 的练习数据根据自人类历史以来和当时全球集体的书写内容。这意味着 ChatGPT 的答复可能会呈现与数据中相同的成见。因而,在向 ChatGPT 发问重要问题时,您有必要清楚有可能呈现具有成见的答复的可能性。

ChatGPT 是一种有用的学习东西,能够很好地了解杂乱的主题。可是,最好不要彻底信任它所说的一切。

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下一步:ChatGPT 4.0

ChatGPT 的下一个版别是 ChatGPT 4,将会更加智能,具备更多功用,包括若干 ChatGPT 当时没有的技术。

当时版别的 ChatGPT 对一般大众敞开,能够依据 1750 亿个参数以了解问题并做出相应的答复。ChatGPT 能够生成包括编码、WordPress 使用、文章、诗篇,甚至音乐等各种内容,但需求考虑许多因素,例如人工智能是否有权仿制他人的产业。

ChatGPT 4 中可用的参数数量将超过 100 万亿。由此带来的学习才能和可能使用的增长将会是一个巨大的飞跃。咱们正在谈论一个量子级的跃升。

结论

ChatGPT 关于期望在工作中节约时刻和精力的开发人员来说是一种名贵的资源。它能够在几秒钟内生成代码片段、答复问题并创立文档,这必定能够进步生产力。然而,需求记住的是,它的答复并不总是 100% 精确的,因而在将其用于更高级的使命之前,需求进行仔细的研究。

期望这篇文章能够对你的日常编程日子有所帮忙。

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