Ihminen, kone ja algoritmisen hallinnan taito: GPT4-näkökulma

Julkaissut Platon

seuraajia: 0

FOMO:n ja jatkuvasti kehittyvän teknologian pyörteessä on helppo tuntea itsensä ylikuormitetuksi tai jälkeenjääneeksi. GPT-4:n, OpenAI:n edistyneen kielimallin, nousu on saanut monet ihmettelemään, kuinka se verrataan ihmisen asiantuntemukseen monimutkaisten haasteiden, kuten LeetCode-ongelmien tai yleisen tietokoneohjelmoinnin, ratkaisemisessa. Tässä Dan Abramovin, Sam Ovensin ja Joe Roganin inspiroimassa eklektisessä näkökulmien yhdistelmässä perehdymme GPT-4:n rajoituksiin, KIRJAja harmoninen yhteistyö ihmisen ja koneen välillä.

LeetCodesta yleiseen ohjelmointiin: GPT-4 Conundrum

GPT-4 on tehnyt aaltoja luonnollisella kielen ymmärtämisellään ja generointiominaisuuksillaan, mutta keskikokoisten tai kovien LeetCode-algoritmien suhteen se on vaikeuksissa. Syy? GPT-4:ää ei ole erityisesti koulutettu ratkaisemaan algoritmisia ongelmia tai sitä ei ole suunniteltu optimoimaan koodia kehittyneempiä laskentatehtäviä varten. Tämä puute näkyy myös yleisessä tietokoneohjelmoinnissa.

Selvemmän kuvan saamiseksi tarkastellaan GPT-4:n ja ihmisten onnistumisasteita eritasoisten LeetCode-ongelmien ratkaisemisessa:

vaikeus	GPT-4	GPT-4 (ei visioita)	GPT-3.5
Helppo	31/41	31/41	12/41
Keskikokoinen	21/80	21/80	8/80
Kova	3/45	3/45	0/45

Lähde: GPT4-tutkimus, kokeet, napsauta "Näytä lisää"

Kuten tiedot osoittavat, GPT-4:llä on huomattavasti pienempi onnistumisprosentti keskivaikeissa ja vaikeissa ongelmissa verrattuna helpoihin. Siten inhimillinen asiantuntemus on edelleen elintärkeää monimutkaisten algoritmisten haasteiden ja yleisten ohjelmointitehtävien voittamisessa.

Vapautuspotentiaali: KIRJA ja harjoittelun taito

Aivan kuten sekataistelulajit harjoittelevat hellittämättä hioakseen taitojaan, myös ohjelmoijien on teroitettava algoritmikykyään. KIRJA on lopullinen resurssi hankkia tietoja ja strategioita, joita tarvitaan jopa kaikkein monimutkaisimpien LeetCode-ongelmien ja ohjelmointihaasteiden hallitsemiseen.

Kuten Sam Ovens korostaa, johdonmukainen harjoittelu ja keskittynyt ajattelutapa ovat menestyksen avaintekijöitä. Sukeltamalla pää edellä KIRJA ja omistamalla aikaa harjoitteluun, ihmiset voivat ylittää GPT-4:n ja muut tekoälymallit edistyneiden algoritmien torjunnassa.

GPT-4 kehittyy: Kehittyneiden algoritmien ja ihmisen matkimisen koulutus

Vaikka GPT-4 ei ehkä tällä hetkellä ole monimutkaisten algoritmien mestari, se voitaisiin mahdollisesti kouluttaa menestymään tällä alalla. Syöttämällä malliin kehittyneempiä algoritmisia ongelmia ja ratkaisuja, GPT-4 voisi vähitellen oppia luomaan optimoitua koodia ja vastaamaan monimutkaisiin haasteisiin tehokkaammin.

Ihmiset voivat jäljitellä tätä keskittynyttä lähestymistapaa hiomalla tiettyjä ohjelmointialueita tai algoritmeja, joita he haluavat parantaa. Kohdistamalla koulutustaan yksilöt voivat nopeasti edistyä ja saavuttaa mestaruuden valitsemillaan osaamisalueilla.

Lopullinen yhteistyö: mies, kone ja mestaruus

Joe Roganin sanojen mukaan elämä on tasapainosta, ja tämä pitää paikkansa ihmisen ja koneen välisessä suhteessa. GPT-4:llä saattaa olla rajoituksensa, mutta se voi silti toimia tehokkaana työkaluna ihmisen kykyjen lisäämiseksi. Hyväksymällä sekä ihmisen että koneen ainutlaatuiset vahvuudet, yksilöt voivat voittaa omat heikkoutensa ja saavuttaa ennennäkemättömän menestyksen algoritmien ja ohjelmoinnin alalla.

FOMO:n valloittamiseksi on omaksuttava inhimillisen asiantuntemuksen yhdistetty voima, KIRJA, ja AI-avusteinen ohjelmointi.