chatgpt是什么?

針對程序員會被取代這個問題，我問了一下?ChatGPT?，它是這樣說的：

成都創(chuàng)新互聯(lián)長期為近千家客戶提供的網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)，團隊從業(yè)經(jīng)驗10年，關(guān)注不同地域、不同群體，并針對不同對象提供差異化的產(chǎn)品和服務(wù)；打造開放共贏平臺，與合作伙伴共同營造健康的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)環(huán)境。為仲巴企業(yè)提供專業(yè)的成都網(wǎng)站建設(shè)、成都網(wǎng)站制作，仲巴網(wǎng)站改版等技術(shù)服務(wù)。擁有十載豐富建站經(jīng)驗和眾多成功案例,為您定制開發(fā)。

每一次，不論是 GitHub Copilot 還是 OpenAI Codex，亦或是最近爆火的 ChatGPT，只要一個 AI 工具可以編程，緊跟而來的話題必然是：“程序員是否會因此被替代？”

程序員實慘！職業(yè)威脅一直就沒停息過。

所以，ChatGPT可以編程？這似乎很讓人匪夷所思。

ChatGPT介紹一下！！是一個由OpenAI訓(xùn)練的大型語言模型，可以進(jìn)行對話、文本生成、問答等多種任務(wù)。它使用了Transformer架構(gòu)，能夠從大量語料中學(xué)習(xí)語言特征。

ChatGPT可以在編程領(lǐng)域有多種應(yīng)用，其中一些主要的應(yīng)用如下:

l?代碼生成：可以根據(jù)輸入的需求或描述生成相應(yīng)的代碼。

l?代碼提示：可以根據(jù)用戶輸入的代碼片段，提供相應(yīng)的代碼提示和補全。

l?故障診斷：可以利用ChatGPT分析錯誤日志并給出相應(yīng)的解決方案。

l?文檔生成：可以根據(jù)輸入的代碼生成相應(yīng)的文檔。

l?自動測試：可以根據(jù)輸入的代碼生成相應(yīng)的單元測試。

l?數(shù)據(jù)科學(xué)：可以使用ChatGPT來自動生成模型和數(shù)據(jù)集的描述。

不過需要注意的是，ChatGPT是一個非常強大的語言模型，但它并不是萬能的，在生成代碼的場景下還需要人工編程和檢查，所以一定程度上ChatGPT的使用是需要依賴程序員的護(hù)航，才能確保完成應(yīng)用。說替代程序員的，著實是過度解讀了。

ChatGPT的爆火，讓我想起，同樣會提高程序員開發(fā)效率的低代碼平臺，它的出現(xiàn)也同樣被人類污名化，職業(yè)威脅程序員。

通過低代碼平臺，只需要通過拖拽的方式，或者是編輯幾行基礎(chǔ)代碼，就能快速的開發(fā)出各類應(yīng)用系統(tǒng)。最關(guān)鍵的是低代碼改變了傳統(tǒng)開發(fā)對專業(yè)技能的要求，現(xiàn)在只要掌握一些基礎(chǔ)的代碼知識，甚至不需要任何基礎(chǔ)，就可以進(jìn)行應(yīng)用系統(tǒng)的開發(fā)！

作為國內(nèi)主流的JNPF低代碼平臺服務(wù)商，JNPF低代碼平臺負(fù)責(zé)人認(rèn)為：低代碼的本質(zhì)是解放開發(fā)者的雙手，讓他們從重復(fù)的代碼工作中解放出來，低代碼在這個過程中扮演的是“輔助者”角色，而并非“替代者”。因為永遠(yuǎn)有一些容易被忽略的邊緣性技術(shù)問題，需要程序員去解決，這是低代碼不能替代的。

而且低代碼并不意味著完全就拋棄代碼，相反在平臺無法滿足一些復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景時，就需要代碼的輔助，當(dāng)然這個過程的代碼量要可控，否則就違背了低代碼開發(fā)的本質(zhì)。

而像市場上一些無代碼平臺，確實做到了看不見任何代碼，但是當(dāng)平臺需要去應(yīng)對復(fù)雜業(yè)務(wù)邏輯系統(tǒng)的開發(fā)時，便會顯得力不從心。

chatgpt編程繼續(xù)的時候不能接上怎么用chatgpt編程

如果Chatgpt在編程過程中出現(xiàn)無法繼續(xù)的情況，可以嘗試以下解決辦法：

1. 初步檢查程序邏輯，確認(rèn)代碼是否有邏輯錯誤或語法錯誤導(dǎo)致程序停止。

2. 試圖分析程序執(zhí)行時的運行環(huán)境，查看是否存在內(nèi)存溢出或其他資源限制的問題

3. 考慮降低程序的復(fù)雜度，通過拆分代碼或減少程序操作量的方式來避免程序的運行問題。

如果以上方法無法解決問題，可以考慮更換編程工具或?qū)で笃渌夹g(shù)支持，也可以參考相關(guān)程序開發(fā)文檔或代碼教程，根據(jù)程序的類型和目的進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。

如何用chatgpt寫測試用例

ChatGPT是一種自然語言處理技術(shù)，它通常用于自然語言處理任務(wù)，如問答、文本分類、對話生成等。因此，在編寫測試用例時，需要考慮測試目標(biāo)和測試方法，以確保測試用例的全面性和有效性。

下面是一些編寫測試用例的建議：

確定測試目標(biāo)：在編寫測試用例之前，需要明確測試目標(biāo)，即想要測試的ChatGPT模型的哪些方面。例如，你可能想要測試模型在回答特定類型的問題時的準(zhǔn)確性，或者測試模型在不同情境下的回答能力等等。

定義測試用例：根據(jù)測試目標(biāo)，定義一組測試用例，每個測試用例應(yīng)包含一個測試問題和一個預(yù)期的答案。測試問題應(yīng)該具有代表性，覆蓋不同主題、類型和難度的問題。預(yù)期的答案可以是具體的答案或答案的類別。

編寫測試用例：對于每個測試用例，編寫一個測試問題，確保問題準(zhǔn)確、清晰、簡潔，并與測試目標(biāo)和預(yù)期答案相匹配。例如，如果你想測試模型的回答能力，可以編寫一些開放性問題，以期模型提供詳細(xì)和有意義的答案。

執(zhí)行測試用例：使用編寫的測試用例來測試ChatGPT模型，并記錄模型給出的實際答案。檢查模型的實際答案是否與預(yù)期答案相匹配，并記錄測試結(jié)果。

評估測試結(jié)果：根據(jù)測試結(jié)果，評估模型的性能并找出需要改進(jìn)的方面。如果測試結(jié)果不滿足預(yù)期，可以通過優(yōu)化模型的參數(shù)、增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)等方法來提高模型的性能。

需要注意的是，ChatGPT是一種基于機器學(xué)習(xí)的技術(shù)，它的性能和效果受到多種因素的影響，包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)、模型結(jié)構(gòu)、超參數(shù)設(shè)置等。因此，在編寫測試用例時需要考慮到這些因素，以確保測試結(jié)果的可靠性。