Dev Easy Notes

История моего отношения к LLM проходила несколько этапов. В начале я со всеми хихикал над тем, какой код выдает GPT 3.5. Да, можно сгенерить змейку, даже код запускается, но на реальных задачах много галлюцинаций, и получить что-то вменяемое крайне сложно. Затем пришла GPT 4.0, которая уже была значительно круче. Однако с ней также было много проблем — в подавляющем большинстве случаев было проще самому накидать код.

Затем внутри OpenAI начались споры, часть команды ушла и основала отдельную компанию, которую назвали Anthropic. Свою модель они назвали Claude. Уже первая версия модели по комментариям многих разрабов, писала код значительно лучше чем основной конкурент. Claude 3.5 уже делала дельные замечания по коду, круто писала тесты, но в сложных вещах могла затупить. Последний раз я активно пытался её использовать примерно осенью.

На прошлой неделе я всё-таки решил попробовать платную версию Claude 3.7. И это прям впечатляет — за последние полгода модели значительно продвинулись. После пары дней использования я даже начал нервничать. Не в том плане, что нас всех заменят моделями и мы будем сидеть без работы, а в том, что умение работать с такими моделями даёт значительное конкурентное преимущество. Я не скажу, что она меня ускорила в разы, но по ощущениям процентов на 50 точно

Фишка даже не в самой модели, а в фиче проектов. Ты можешь с помощью той же Claude нагенерить гайдлайны, как ты хочешь, чтобы она писала код, примеры кода для той или иной ситуации, какие-то архитектурные паттерны. После этого модель для каждого запроса будет учитывать эти гайдлайны и примеры кода. Она реально начинает писать код, как если бы я его писал.

Разумеется, у неё по-прежнему есть ограничения. UI по-прежнему ни одна модель даже близко не может нормально организовать. Помимо этого, если ей дать слишком большую задачу, не разбитую на шаги, она начинает паниковать и генерить бред. Они всё ещё требуют надзора и ревью с вашей стороны — глупо предполагать, что модель за вас сделает всю работу.

Всё я это к чему. У меня в окружении пока все ещё очень скептически относятся к моделькам, особенно сеньоры. Многие утверждают, что у них уникальная ситуация, что в их кейсе они не подходят. Вероятнее всего, вполне себе подходит, просто до конца не разобрались.

Представьте ваше недоумение, когда вы даёте человеку автомобиль, а потом слышите от него комментарий: "Ну я чет на газ нажал, и въебался в стену, с телегой как-то попроще было, у меня все таки уникальный маршрут".

👍24😁17❤5🥰2🤡1

www.tgoop.com/dev_easy_notes/386

6.19K viewsedited  Mar 5 at 07:53

История моего отношения к LLM проходила несколько этапов. В начале я со всеми хихикал над тем, какой код выдает GPT 3.5. Да, можно сгенерить змейку, даже код запускается, но на реальных задачах много галлюцинаций, и получить что-то вменяемое крайне сложно. Затем пришла GPT 4.0, которая уже была значительно круче. Однако с ней также было много проблем — в подавляющем большинстве случаев было проще самому накидать код.

Затем внутри OpenAI начались споры, часть команды ушла и основала отдельную компанию, которую назвали Anthropic. Свою модель они назвали Claude. Уже первая версия модели по комментариям многих разрабов, писала код значительно лучше чем основной конкурент. Claude 3.5 уже делала дельные замечания по коду, круто писала тесты, но в сложных вещах могла затупить. Последний раз я активно пытался её использовать примерно осенью.

На прошлой неделе я всё-таки решил попробовать платную версию Claude 3.7. И это прям впечатляет — за последние полгода модели значительно продвинулись. После пары дней использования я даже начал нервничать. Не в том плане, что нас всех заменят моделями и мы будем сидеть без работы, а в том, что умение работать с такими моделями даёт значительное конкурентное преимущество. Я не скажу, что она меня ускорила в разы, но по ощущениям процентов на 50 точно

Фишка даже не в самой модели, а в фиче проектов. Ты можешь с помощью той же Claude нагенерить гайдлайны, как ты хочешь, чтобы она писала код, примеры кода для той или иной ситуации, какие-то архитектурные паттерны. После этого модель для каждого запроса будет учитывать эти гайдлайны и примеры кода. Она реально начинает писать код, как если бы я его писал.

Разумеется, у неё по-прежнему есть ограничения. UI по-прежнему ни одна модель даже близко не может нормально организовать. Помимо этого, если ей дать слишком большую задачу, не разбитую на шаги, она начинает паниковать и генерить бред. Они всё ещё требуют надзора и ревью с вашей стороны — глупо предполагать, что модель за вас сделает всю работу.

Всё я это к чему. У меня в окружении пока все ещё очень скептически относятся к моделькам, особенно сеньоры. Многие утверждают, что у них уникальная ситуация, что в их кейсе они не подходят. Вероятнее всего, вполне себе подходит, просто до конца не разобрались.

Представьте ваше недоумение, когда вы даёте человеку автомобиль, а потом слышите от него комментарий: "Ну я чет на газ нажал, и въебался в стену, с телегой как-то попроще было, у меня все таки уникальный маршрут".

BY Dev Easy Notes