Статистика и R в науке и аналитике

Подборка и небольшой обзор нейросетей для написания кода на R

- Начнем с всем известной chatGPT3. Вообще история общения с этой нейросетью получилась интересная, потому что сначала я допытывала определение p-value, на что сеть отвечала набором неправильных интерпретаций почти как из справочника "чем p-value не является". После нескольких попыток и формулировок "write a correct p-value definition" сеть обучилась и стала выдавать-таки правильную формулировку, хотя по-моему студенты обучались быстрее. Теперь сеть уже не ошибается в этом вопросе, потому что она локально обучилась на моих вопросах и реакции на ответы. При этом для всех остальных юзеров это не так.

С R кодом ненамного лучше, часть кода еще похожа на правду, но где-то используются устаревшие подходы, а где-то и вообще несуществующие названия функций. Нужно стараться как можно более полно и конкретно описать, что нужно сделать, тогда повышается шанс корректного ответа. Самое плохое, что сеть не использует правильные паттерны, для нее норма писать один и тот же код 10 раз (например mean1 = mean(variable1), mean2 = mean(variable2) и так далее). Поэтому неудивительно, что нейросеть забанили на stackoverflow. Общаться с нейросетью весело, но, на мой взгляд, не стоит ожидать, что она станет заменой программистов в ближайшее время.

- Rtutor - shiny app, основанная на нейросети OpenAI's Davinci, схожей с chatGPT. Заточена специально на написание R кода. Можно загружать свои данные и описывать текстом, что нужно сделать, далее нейросеть подсказывает решения. Я сильно много не экспериментировала с этой сетью, потому что каждый запрос платный для автора сервиса. Если планируется активно использовать сеть, то предлагается создать свой аккаунт. Сам разработчик говорит, что результат работы нейросети нужно использовать лишь как стартовую точку, полученный код нужно проверять и редактировать.

- Интеграция chatGPT в RStudio. Дополнение в арстудию, которое позволяет сразу из IDE отправлять запросы на сервер chatGPT3. Я сама не тестила, но звучит интересно.

Вообще я собиралась сделать большой обзор на chatGPT, но проблема в том, что она обучается в процессе вопросов-ответов, при этом старые чаты не сохранялись (теперь сохраняются, но уже поздно) и смешные ответы пропали из доступа.
Вот интересный материал, что нейросеть справилась с тестом по микробиологии лучше чем многие студенты (оригинал здесь).
Поэтому у меня возникла идея придумать тест по статистике для нейросети и сравнить с желающими пройти этот же тест подписчиками. Если готовы поучаствовать, ставьте реакцию 👌

#R #neural_network #stat

👍24👌10❤2

www.tgoop.com/stats_for_science/51

2.31K viewsedited  Dec 30, 2022 at 06:59

Подборка и небольшой обзор нейросетей для написания кода на R

- Начнем с всем известной chatGPT3. Вообще история общения с этой нейросетью получилась интересная, потому что сначала я допытывала определение p-value, на что сеть отвечала набором неправильных интерпретаций почти как из справочника "чем p-value не является". После нескольких попыток и формулировок "write a correct p-value definition" сеть обучилась и стала выдавать-таки правильную формулировку, хотя по-моему студенты обучались быстрее. Теперь сеть уже не ошибается в этом вопросе, потому что она локально обучилась на моих вопросах и реакции на ответы. При этом для всех остальных юзеров это не так.

С R кодом ненамного лучше, часть кода еще похожа на правду, но где-то используются устаревшие подходы, а где-то и вообще несуществующие названия функций. Нужно стараться как можно более полно и конкретно описать, что нужно сделать, тогда повышается шанс корректного ответа. Самое плохое, что сеть не использует правильные паттерны, для нее норма писать один и тот же код 10 раз (например mean1 = mean(variable1), mean2 = mean(variable2) и так далее). Поэтому неудивительно, что нейросеть забанили на stackoverflow. Общаться с нейросетью весело, но, на мой взгляд, не стоит ожидать, что она станет заменой программистов в ближайшее время.

- Rtutor - shiny app, основанная на нейросети OpenAI's Davinci, схожей с chatGPT. Заточена специально на написание R кода. Можно загружать свои данные и описывать текстом, что нужно сделать, далее нейросеть подсказывает решения. Я сильно много не экспериментировала с этой сетью, потому что каждый запрос платный для автора сервиса. Если планируется активно использовать сеть, то предлагается создать свой аккаунт. Сам разработчик говорит, что результат работы нейросети нужно использовать лишь как стартовую точку, полученный код нужно проверять и редактировать.

- Интеграция chatGPT в RStudio. Дополнение в арстудию, которое позволяет сразу из IDE отправлять запросы на сервер chatGPT3. Я сама не тестила, но звучит интересно.

Вообще я собиралась сделать большой обзор на chatGPT, но проблема в том, что она обучается в процессе вопросов-ответов, при этом старые чаты не сохранялись (теперь сохраняются, но уже поздно) и смешные ответы пропали из доступа.
Вот интересный материал, что нейросеть справилась с тестом по микробиологии лучше чем многие студенты (оригинал здесь).
Поэтому у меня возникла идея придумать тест по статистике для нейросети и сравнить с желающими пройти этот же тест подписчиками. Если готовы поучаствовать, ставьте реакцию 👌

#R #neural_network #stat

BY Статистика и R в науке и аналитике