Colab에 직접 연결되어 20개의 프로그래밍 언어를 지원합니다. Google 버전의 ChatGPT 코드 수준은 안티 킬인가요?
Google은 지난 10여년 동안 글로벌 AI 발전을 주도해 왔지만 지난 몇 달 동안 Microsoft와 OpenAI를 따라잡기 위해 고군분투했으며 이번 주에는 Google Brain과 DeepMind를 합병하기도 했습니다.
지난해 말, ChatGPT는 기술 산업에 급격한 변화를 일으켰습니다. 올해 2월 Google은 ChatGPT 경쟁자인 Bard를 출시했고 사람들은 그 경험에 대해 엇갈린 평가를 받았습니다. Bard에는 여러 종류의 제한이 있으며 많은 사람들이 개발자에게 "언제 코드를 작성할 수 있습니까?"라고 묻습니다.
이번 금요일, Bard의 코드 작성 능력이 마침내 온라인에 제공됩니다.
Google은 Bard가 이제 C++, Go, Java, Javascript, Python 및 Typescript 등을 포함한 20가지 프로그래밍 언어를 사용할 수 있으며 사용자가 코드를 디버그, 해석 및 최적화하는 데 도움을 줄 수 있다고 밝혔습니다. Bard는 "이 코드를 더 빠르게 만들 수 있나요?"와 같은 간단한 프롬프트만으로 인간의 의도를 이해하고 자동으로 코드를 더욱 효율적으로 만들 수 있습니다.
우리는 많은 사람들이 Google Colab을 사용하여 머신러닝 모델을 실행하고 무료 클라우드 GPU 컴퓨팅 성능도 제공한다는 것을 알고 있습니다. 이제 사람들은 Bard가 생성한 Python 코드를 복사하여 붙여넣지 않고도 쉽게 Google Colab으로 내보낼 수 있습니다. Bard는 Google Sheets용 함수 작성에도 도움을 줄 수 있습니다.
이전에 Google은 Bard가 미국과 영국의 사용자에게 공개될 것이라고 발표했습니다. 이러한 사용자는 이미 Bard의 모든 새로운 기능을 직접 사용할 수 있습니다.
Google은 Bard의 코드 작성 효과를 시연했습니다. ChatGPT와 마찬가지로 Bard는 이제 필요에 따라 해당 작업을 완료하는 코드를 생성할 수 있습니다.
코드를 설명하는 기능은 프로그래밍 초보자에게 특히 유용합니다.
코드를 해석함으로써 Bard는 Bard 자체에서 생성된 코드를 포함하여 사용자가 코드를 디버그하는 데 도움을 줄 수도 있습니다. Bard가 생성한 코드가 예상대로 작동하지 않는 경우 Bard에게 "이 코드는 작동하지 않았습니다. 수정해 주세요(이 코드는 작동하지 않았습니다. 수정해 주세요)"라고 말하면 Bard가 사용자의 디버깅을 도울 수 있습니다.
생성 AI를 적용하여 소프트웨어 개발을 가속화하고 사람들이 복잡한 엔지니어링 문제를 해결하도록 돕는 것이 코드 생성 기능 출시에 대한 Bard의 비전입니다. 하지만 바드의 능력은 여전히 향상될 필요가 있습니다.
Google에서는 Bard가 아직 초기 실험 단계에 있으며 때로는 부정확하거나 오해의 소지가 있거나 잘못된 정보를 제공하거나 예상한 출력을 생성하지 않는 코드를 생성하거나 차선책/불완전한 코드를 생성할 수 있다고 말합니다. 사용자는 Bard가 생성한 코드를 채택하기 전에 코드를 주의 깊게 확인하고 코드의 오류와 버그를 테스트하고 검토해야 합니다.
대규모로 테스트 중인 대규모 언어 모델의 경우 새로 출시되는 기능은 사용자로부터 온갖 종류의 놀림을 받을 수밖에 없으며 Bard의 코딩 능력도 마찬가지입니다.
먼저 Bard는 답변 시 참조 코드 링크를 제공할 예정입니다. 이는 실용적인 제품에 있어 매우 중요하며 호평을 받았습니다.
AI가 코드를 무작위로 복사하는 것이 아니라 코드를 복사한다고 종종 불평합니다.
Bard에게 "기본 RNN을 구현하고 더미 텍스트 데이터에서 테스트하는 데 도움을 줄 수 있나요?" 그런 다음 생성된 코드를 Google Colab으로 직접 내보낼 수 있습니다. 코드의 일부가 작동하지 않습니다. 오류를 찾아서 AI에 다시 물어보니 Bard는 코드를 수정했는데 모든 것이 완벽하게 작동하는 것 같았습니다. 이제 구현이 올바른지 확인하고, 수동으로 확인하고, 필요한 경우 일부 단위 테스트를 수행하면 됩니다.
Google Colab 내보내기 기능이 있으면 정말 유용합니다.
마지막으로 누군가 Bard를 사용하여 고대 프로그래밍 언어인 COBOL용 코드를 생성하려고 시도했으며 그 결과는 실제로 만족스러웠습니다. 많은 핵심 직책이 채워지지 않은 상태로 남게 됩니다. AI가 이 큰 문제를 해결하는 데 도움이 될 것 같습니다.
그러나 일부 네티즌들은 바드의 능력이 여전히 GPT-4보다 뒤떨어지는 것 같다고 말했습니다.
AI 지원 프로그래밍을 사용하면 작업 방식이 마침내 바뀔 수 있을까요? 이것은 아직 탐구되지 않은 상태입니다.
위 내용은 Colab에 직접 연결되어 20개의 프로그래밍 언어를 지원합니다. Google 버전의 ChatGPT 코드 수준은 안티 킬인가요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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51CTO Technology Stack(WeChat ID: blog51cto)에서 제작 Mistral이 첫 번째 코드 모델 Codestral-22B를 출시했습니다! 이 모델의 놀라운 점은 많은 코드 모델이 무시하는 Swift 등을 포함하여 80개 이상의 프로그래밍 언어로 훈련되었다는 것 뿐만이 아닙니다. 그들의 속도는 정확히 동일하지 않습니다. Go 언어를 사용하여 "게시/구독" 시스템을 작성해야 합니다. 여기 GPT-4o가 출력되고 있는데 Codestral이 종이를 너무 빨리 넘겨서 보기 힘들 정도예요! 해당 모델은 출시된 지 얼마 되지 않아 아직 공개 테스트를 거치지 않았습니다. 하지만 Mistral 담당자에 따르면 Codestral은 현재 가장 성능이 좋은 오픈 소스 코드 모델입니다. 사진에 관심 있는 친구들은 다음으로 이동할 수 있습니다. - 얼굴을 안아주세요: https

1. 프로그래밍은 웹사이트, 모바일 애플리케이션, 게임, 데이터 분석 도구 등 다양한 소프트웨어와 애플리케이션을 개발하는 데 사용될 수 있습니다. 응용 분야는 매우 광범위하여 과학 연구, 의료, 금융, 교육, 엔터테인먼트 등 거의 모든 산업을 포괄합니다. 2. 프로그래밍을 배우면 문제 해결 능력과 논리적 사고 능력을 향상하는 데 도움이 됩니다. 프로그래밍하는 동안 우리는 문제를 분석 및 이해하고, 해결책을 찾고, 이를 코드로 변환해야 합니다. 이러한 사고방식은 우리의 분석적이고 추상적인 능력을 키우고 실제적인 문제를 해결하는 능력을 향상시킬 수 있습니다.

C++ 프로그래밍 퍼즐은 피보나치 수열, 계승, 해밍 거리, 배열의 최대값과 최소값 등과 같은 알고리즘 및 데이터 구조 개념을 다룹니다. 이러한 퍼즐을 풀면 C++ 지식을 통합하고 알고리즘 이해 및 프로그래밍 기술을 향상시킬 수 있습니다.

Python은 초보자에게 문제 해결 능력을 부여합니다. 사용자 친화적인 구문, 광범위한 라이브러리 및 변수, 조건문 및 루프 사용 효율적인 코드 개발과 같은 기능을 제공합니다. 데이터 관리에서 프로그램 흐름 제어 및 반복 작업 수행에 이르기까지 Python은 제공합니다.

Python은 배우기 쉽고 강력한 기능을 통해 초보자에게 이상적인 프로그래밍 입문 언어입니다. 기본 사항은 다음과 같습니다. 변수: 데이터(숫자, 문자열, 목록 등)를 저장하는 데 사용됩니다. 데이터 유형: 변수의 데이터 유형(정수, 부동 소수점 등)을 정의합니다. 연산자: 수학 연산 및 비교에 사용됩니다. 제어 흐름: 코드 실행(조건문, 루프) 흐름을 제어합니다.
