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在软件工程3.0时代,软件形态发生了变化。
像ChatGPT这样的应用具备如生成代码、生成测试用例、翻译、阅读文章生成摘要、回答问题、生成图片、解释图片等多种功能,而这些功能并非通过编写特定代码实现。
我们称这种软件形态为“软件即模型”(Software as a Model,SaaM),
这里的“模型”是指机器学习模型、大语言模型或其他通用人工智能(Artificial General Intelligence,AGI)模型。
软件工程3.0建立在软件工程2.0之上,软件工程2.0的软件形态SaaS依旧存在,
它可以融合SaaS和SaaM两种形态,形成模型即服务(Model as a Service,MaaS)形态。
提出好问题比解决问题本身更具有深远价值,
好的问题可以转化为高效的提示词,激发大模型产出更卓越的成果。
好问题不仅能挖掘和利用大模型的涌现能力,还能引导其生成更为轻便、灵活、经济的解决方案
开发人员须采取措施以减少算法偏见,提高算法的可解释性
基于LLM、智能体构成的一个人的团队;
假定超级个体尚未成为现实,研发团队中仍然会存在三种核心角色:产品专家、架构专家和QA专家。
在开发和测试过程中,三位专家专注于创新、高层次设计和复杂问题的解决,日常开发和测试任务则交给LLM和智能体完成。
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大模型时代,人机结对编程
SFT  监督微调(Supervised Fine-Tuning),
是人工智能领域,尤其是大语言模型(LLM)开发中的关键技术环节
提示词是指在与大模型进行交互时向模型提供的输入信息,用于引导模型输出。
它可以是一个问题、一段描述、一个指令或其他形式的文本,旨在激发模型响应并生成所需的答案或相关内容
GPT-2是学习实现大语言模型的更好选择,
因为它能够在单台笔记本电脑上运行,
而GPT-3需要依赖GPU集群来完成训练和推断

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