Con người, máy móc và nghệ thuật làm chủ thuật toán: Góc nhìn GPT4

Được xuất bản lại bởi Plato

Người theo dõi: 0

Trong vòng xoáy FOMO và thế giới công nghệ không ngừng phát triển, bạn rất dễ cảm thấy choáng ngợp hoặc bị bỏ lại phía sau. Sự trỗi dậy của GPT-4, mô hình ngôn ngữ tiên tiến của OpenAI, đã khiến nhiều người tự hỏi làm thế nào nó có thể so sánh với chuyên môn của con người trong việc giải quyết các thách thức phức tạp, như các vấn đề về LeetCode hoặc lập trình máy tính nói chung. Trong sự kết hợp đa dạng các góc nhìn này, lấy cảm hứng từ Dan Abramov, Sam Ovens và Joe Rogan, chúng ta sẽ đi sâu tìm hiểu những hạn chế của GPT-4, sức mạnh của QUYỂN SÁCH, và sự hợp tác hài hòa giữa con người và máy móc.

Từ LeetCode đến Lập trình chung: Câu hỏi hóc búa về GPT-4

GPT-4 đã tạo nên làn sóng với khả năng hiểu và tạo ngôn ngữ tự nhiên, nhưng khi nói đến các thuật toán LeetCode trung bình hoặc khó, nó gặp khó khăn. Nguyên nhân? GPT-4 không được đào tạo cụ thể để giải quyết các vấn đề về thuật toán hoặc được thiết kế để tối ưu hóa mã cho các tác vụ điện toán nâng cao hơn. Thiếu sót này cũng được thể hiện rõ trong lập trình máy tính nói chung.

Để có được bức tranh rõ ràng hơn, hãy xem xét tỷ lệ thành công của GPT-4 và con người trong việc giải quyết các vấn đề về LeetCode với độ khó khác nhau:

Khó khăn	GPT-4	GPT-4 (Không có tầm nhìn)	GPT-3.5
Dễ dàng	31 / 41	31 / 41	12 / 41
Trung bình	21 / 80	21 / 80	8 / 80
Cứng	3 / 45	3 / 45	0 / 45

nguồn: Nghiên cứu GPT4, Bài kiểm tra, Nhấp vào “Hiển thị thêm”

Như dữ liệu cho thấy, GPT-4 có tỷ lệ thành công thấp hơn đáng kể với các bài toán trung bình và khó so với các bài toán dễ. Do đó, chuyên môn của con người vẫn rất quan trọng trong việc chinh phục các thách thức thuật toán phức tạp và các nhiệm vụ lập trình chung.

Giải phóng tiềm năng: QUYỂN SÁCH và nghệ thuật huấn luyện

Giống như một võ sĩ hỗn hợp luyện tập không ngừng để trau dồi kỹ năng của họ, thì các lập trình viên cũng phải mài giũa năng lực thuật toán của họ. QUYỂN SÁCH là tài nguyên tối ưu để thu thập kiến thức và chiến lược cần thiết để thành thạo ngay cả những vấn đề LeetCode phức tạp nhất và những thách thức lập trình.

Như Sam Ovens đã nhấn mạnh, thực hành nhất quán và tư duy tập trung là những yếu tố then chốt để thành công. Bằng cách lao đầu vào QUYỂN SÁCH và dành thời gian để luyện tập, con người có thể vượt qua GPT-4 và các mô hình AI khác trong việc giải quyết các thuật toán nâng cao.

GPT-4 tiến hóa: Đào tạo về các thuật toán nâng cao và bắt chước con người

Mặc dù GPT-4 hiện có thể không phải là bậc thầy về các thuật toán phức tạp, nhưng nó có khả năng được đào tạo để vượt trội trong lĩnh vực này. Bằng cách cung cấp cho mô hình các vấn đề và giải pháp thuật toán nâng cao hơn, GPT-4 có thể dần dần học cách tạo mã được tối ưu hóa và giải quyết các thách thức phức tạp một cách hiệu quả hơn.

Con người có thể bắt chước cách tiếp cận tập trung này bằng cách mài giũa các lĩnh vực lập trình hoặc thuật toán cụ thể mà họ muốn cải thiện. Bằng cách nhắm mục tiêu đào tạo của họ, các cá nhân có thể nhanh chóng tiến bộ và đạt được thành thạo trong các lĩnh vực chuyên môn đã chọn của họ.

Sự hợp tác tối ưu: Con người, Máy móc và Quyền làm chủ

Theo cách nói của Joe Rogan, cuộc sống là sự cân bằng, và điều này đúng với mối quan hệ giữa con người và máy móc. GPT-4 có thể có những hạn chế, nhưng nó vẫn có thể đóng vai trò là một công cụ mạnh mẽ để tăng cường khả năng của con người. Bằng cách nắm bắt những điểm mạnh độc đáo của cả con người và máy móc, các cá nhân có thể khắc phục những điểm yếu tương ứng của mình và đạt được thành công chưa từng có trong lĩnh vực thuật toán và lập trình.

Để chinh phục FOMO, người ta phải nắm lấy sức mạnh tổng hợp của chuyên môn con người, QUYỂN SÁCHvà lập trình có sự hỗ trợ của AI.