Если вы не являетесь постоянным специалистом по модели авторегрессии

Вы отчасти (или сильно) увлекаетесь технологиями. Вы получаете новости из Twitter, Reddit, Medium, #random in Slack и т. Д.

За последние два месяца ваш канал все больше наполняется сообщениями, связанными с GPT-3. Вы начинаете проявлять любопытство и продолжаете исследовать, чтобы увидеть, в чем состоит вся несуразица о новом API авторегрессивной языковой модели OpenAI.

Может быть, вам достаточно любопытно, чтобы разобраться в мелочах, например, прочитать газету и попытаться получить ранний доступ к AP I, чтобы запачкать руки.

Тем временем вы обнаружите, что некоторые проекты используют GPT-3 для понимания запросов, написанных на простом английском языке, и генерируют некоторый вывод, который имеет большой смысл.

Это, безусловно, очень впечатляет и * действительно * круто, если вы спросите меня.

Способность GPT-3 генерировать макеты, код Python или творческий контент шокирует большинство людей. Так и должно быть. Удивительно видеть модель машинного обучения, которая может правильно понимать запросы и действовать в соответствии с ними.

Имея это в виду, давайте перейдем к основной теме.

GPT-3 не уволит вас.

Что ж, по крайней мере, на ближайшее время. Я не осмелюсь назвать это временными рамками, поскольку твердо верю в следующее:

«Трудно делать прогнозы, особенно в отношении будущего » - датская пословица

И, конечно же, я не имею в виду людей, работающих с 9 по 5, как API авторегрессивной языковой модели. Мне жаль вас.

Когда инновации сводят на нет задачи, выполняемые людьми, дискуссии о влиянии технологий на общество всегда становятся жаркими. Когда такие инновации по-видимому нарушают производительность рабочей силы, которая, как известно, производит вещи, похожие на магию, например, инженеры-программисты в целом, дела определенно становятся более горячими, чем раньше.

Мы, технические специалисты, испытываем смешанные чувства, которые влияют на наши суждения.

Боюсь, что идея о том, что GPT-3 является поистине революционным достижением и в то же время не причинит нам вреда, не поднимается так часто, как следовало бы.

  • Да, он может генерировать код. Просто из-за этого я бы не советовал вам менять профессию или увольнять команду инженеров.
  • Да, возможно, сгенерированный код не так красив, как код, который вы пишете с 5, 10 или более чем 20-летним опытом, обманывая компилятор или фреймворк для достижения максимальной производительности. Просто, потому что Я бы не советовал вам полностью игнорировать это, как суперуспешную технологию, которая будет забыта на пыльной полке.

«Глубокое обучение - это суперсила» - Эндрю Нг.

Нам нужно научиться использовать его, чтобы раскрыть потенциал нашего ремесла, прежде всего.

Инструменты, которые могут быть созданы с использованием GPT-3 и других моделей машинного обучения, чтобы помочь нам создавать, поддерживать и запускать более совершенные технологии, находятся в особой лиге. И они могут помочь нам, как профессионалам, выйти на новый уровень производительности, качества и общего опыта.

В нашем маленьком техническом пузыре мы можем подумать о новых возможностях, представленных в GPT-3.

Мы можем переосмыслить и создать с нуля инструменты, которые мы используем ежедневно - для программирования, проектирования, управления работой и т. Д. - чтобы стать лучшими профессионалами.

Например, мы можем использовать его для создания лучших IDE. Умные IDE. Некоторые компании уже начали работу в этой области и разработали отличные продукты. Однако я чувствую, что есть еще много чего развиваться и даже переосмысливать то, как может выглядеть IDE.

Мы должны работать над этими инструментами, чтобы совершенствоваться в своем деле, а не полностью заменять нас.

Огромному количеству профессионалов во всех областях пришлось изобретать себя заново из-за нашего написанного кода. Внезапно мы сами не можем делать то то, что, за то, что отстаивали десятилетиями?

Мы должны научиться использовать нашу новую сверхдержаву.

Если вам понравилась эта история, подпишитесь на меня в Twitter.