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  • 1、chatgpt写论文怎么样
  • 2、chatgpt是什么?
  • 3、如何用chatgpt写测试用例
  • 4、如何让chatgpt继续写

chatgpt写论文怎么样

在美国,ChatGPT从去年12月推出以来,已经有大量美国大学生用它写论文。于是1月3日纽约教育局正式对ChatGPT下了封杀令,在纽约公立学校的网络和设备上无法使用ChatGPT。随后洛杉矶和巴尔的摩的学校也加入了这个封杀行列。

纽约市教育局发言人表示,虽然ChatGPT可以提供快速和简单的问题答案,但它不能培养学生批判性思维和解决问题的能力,而这些对于学术和终身成功来说至关重要。

但也不是所有的学校都反对使用ChatGPT,有的教授表示:“ChatGPT可以成为补充学生对学术内容理解的宝贵工具,并可以帮助学生发展批判性思维能力。”

也有老师认为,AI可以帮助学生产生想法、组织思路,它就像搜索引擎一样,不必谈之色变。

对于近期走红ChatGPT,国内的大学怎么看?记者采访了我省高校的教授们。

如果学生拿ChatGPT问答式结果作为成品论文,那么自然就无法锻炼自我思维能力,是自废武功,如果在其基础上对ChatGPT的输出结果进行分析、质疑和再整合。

针对程序员会被取代这个问题,我问了一下?ChatGPT?,它是这样说的:

每一次,不论是 GitHub Copilot 还是 OpenAI Codex,亦或是最近爆火的 ChatGPT,只要一个 AI 工具可以编程,紧跟而来的话题必然是:“程序员是否会因此被替代?”

程序员实惨!职业威胁一直就没停息过。

所以,ChatGPT可以编程?这似乎很让人匪夷所思。

ChatGPT介绍一下!!是一个由OpenAI训练的大型语言模型,可以进行对话、文本生成、问答等多种任务。它使用了Transformer架构,能够从大量语料中学习语言特征。

ChatGPT可以在编程领域有多种应用,其中一些主要的应用如下:

l?代码生成:可以根据输入的需求或描述生成相应的代码。

l?代码提示:可以根据用户输入的代码片段,提供相应的代码提示和补全。

l?故障诊断:可以利用ChatGPT分析错误日志并给出相应的解决方案。

l?文档生成:可以根据输入的代码生成相应的文档。

l?自动测试:可以根据输入的代码生成相应的单元测试。

l?数据科学:可以使用ChatGPT来自动生成模型和数据集的描述。

不过需要注意的是,ChatGPT是一个非常强大的语言模型,但它并不是万能的,在生成代码的场景下还需要人工编程和检查,所以一定程度上ChatGPT的使用是需要依赖程序员的护航,才能确保完成应用。说替代程序员的,着实是过度解读了。

ChatGPT的爆火,让我想起,同样会提高程序员开发效率的低代码平台,它的出现也同样被人类污名化,职业威胁程序员。

通过低代码平台,只需要通过拖拽的方式,或者是编辑几行基础代码,就能快速的开发出各类应用系统。最关键的是低代码改变了传统开发对专业技能的要求,现在只要掌握一些基础的代码知识,甚至不需要任何基础,就可以进行应用系统的开发!

作为国内主流的JNPF低代码平台服务商,JNPF低代码平台负责人认为:低代码的本质是解放开发者的双手,让他们从重复的代码工作中解放出来,低代码在这个过程中扮演的是“辅助者”角色,而并非“替代者”。因为永远有一些容易被忽略的边缘性技术问题,需要程序员去解决,这是低代码不能替代的。

而且低代码并不意味着完全就抛弃代码,相反在平台无法满足一些复杂的业务场景时,就需要代码的辅助,当然这个过程的代码量要可控,否则就违背了低代码开发的本质。

而像市场上一些无代码平台,确实做到了看不见任何代码,但是当平台需要去应对复杂业务逻辑系统的开发时,便会显得力不从心。

ChatGPT是一种自然语言处理技术,它通常用于自然语言处理任务,如问答、文本分类、对话生成等。因此,在编写测试用例时,需要考虑测试目标和测试方法,以确保测试用例的全面性和有效性。

下面是一些编写测试用例的建议:

确定测试目标:在编写测试用例之前,需要明确测试目标,即想要测试的ChatGPT模型的哪些方面。例如,你可能想要测试模型在回答特定类型的问题时的准确性,或者测试模型在不同情境下的回答能力等等。

定义测试用例:根据测试目标,定义一组测试用例,每个测试用例应包含一个测试问题和一个预期的答案。测试问题应该具有代表性,覆盖不同主题、类型和难度的问题。预期的答案可以是具体的答案或答案的类别。

编写测试用例:对于每个测试用例,编写一个测试问题,确保问题准确、清晰、简洁,并与测试目标和预期答案相匹配。例如,如果你想测试模型的回答能力,可以编写一些开放性问题,以期模型提供详细和有意义的答案。

执行测试用例:使用编写的测试用例来测试ChatGPT模型,并记录模型给出的实际答案。检查模型的实际答案是否与预期答案相匹配,并记录测试结果。

评估测试结果:根据测试结果,评估模型的性能并找出需要改进的方面。如果测试结果不满足预期,可以通过优化模型的参数、增加训练数据等方法来提高模型的性能。

需要注意的是,ChatGPT是一种基于机器学习的技术,它的性能和效果受到多种因素的影响,包括训练数据、模型结构、超参数设置等。因此,在编写测试用例时需要考虑到这些因素,以确保测试结果的可靠性。

如果您想让Chat GPT继续写下去,请向它提出一个明确的问题或话题,这样它就可以根据您的输入继续生成下一段文字。在你与Chat GPT的对话中,不要让对话中断太久,因为Chat GPT需要持续获取上下文以生成相关的回复。如果Chat GPT无法继续写作或回复,则表示它已经用尽了它所学习的基本知识并且需要更多的训练。



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