dotInsights | február 2024

Vitajte v dotInsights! Tento bulletin je domovom najnovšieho obsahu súvisiaceho s .NET a vývojom softvéru.

💎 Odporúčaný obsah
Hádajte, kto je tento mesiac hosťujúcim autorom? Je to zvyčajná autorka bulletinu – Rachel Appel, .NET 🥑 v JetBrains.
S rýchlym nárastom popularity AI môže byť ťažké odhadnúť vplyv na vašu individuálnu prácu, váš tím a odvetvie vývoja softvéru. Aby sme mohli prejsť touto novou krajinou, musíme nájsť správnu cestu. Začnime touto otázkou: Čo je dôležité vedieť o AI ako vývojár? kde mám začať?

Najdôležitejšie je vedieť, že hoci skratka AI znamená „Artificial Intelligence“, nie je to vôbec inteligencia. Umelá inteligencia dokáže robiť veľa vecí, ktoré sme tradične považovali za „kognitívne úlohy“, ako je vedenie rozhovorov alebo vytváranie umenia. To je dôvod, prečo mnohí veria, že AI spôsobí, že mnohé úlohy písania a programovania budú zastarané.
Súčasné iterácie nástrojov AI sú postavené na technológii známej ako veľké jazykové modely (LLM), ktorá využíva štatistické predpovede na generovanie výstupu podobného tomu, čo môže produkovať človek. LLM používajú petabajty tréningových údajov na pochopenie, zhrnutie, generovanie a predpovedanie nového obsahu. Vo svete AI slúži jazykový model podobným účelom ako ľudský jazyk a poskytuje základ na komunikáciu a vytváranie nových konceptov založených na týchto tréningových údajoch (sémantika jazyka). Vedieť, že váš LLM môže mať staršie údaje, je dôležité, ak chce váš tím zostať na špici a pracovať s najnovšími verziami programovacích jazykov, rámcov a knižníc. Pretože LLM fungujú veľmi podobne ako ľudský jazyk, nabádanie sa stáva dôležitou zručnosťou a stavebným kameňom pre budúcu prácu s AI. Je to preto, že nabádanie je spôsob, akým komunikujete s AI. Rovnako ako u ľudí, musíte mať vo svojich otázkach a príkazoch úplne jasno.