Окунитесь в будущее программирования с поддержкой ИИ

Французский, китайский и испанский — все хотят выучить новый язык и расширить свои знания о новой культуре. Однако, поскольку наша жизнь все больше вращается вокруг технологий, есть и другие языки, которые являются огромным преимуществом — Языки программирования.

Изучение нового языка программирования — это больше, чем просто ценное дополнение к портфолио; это стало незаменимым навыком в наш цифровой век. Поскольку виртуальные платформы заменяют традиционные классы, а такие приложения, как Notion, упрощают ведение заметок ( говоря это, используя его для написания блога 😂), даже такая простая вещь, как заказ еды на вынос через Zomato, требует языка кода, работающего за кулисами. И я могу продолжить о сути изучения нового языка программирования, но я считаю, что мой аргумент теперь ясен и убедителен.

Что поможет вам получить преимущество?

Давайте углубимся в то, как можно по-настоящему преуспеть в мире программирования. Здесь в игру вступает конкурентное кодирование, и это просто «устрашающее слово для решения проблем с использованием какого-либо языка программирования». Да и мне кажется, что тут больше нечего сказать. Вы можете получить очень сложные определения для этого, как в примере, представленном ниже, из chat GPT. Но будьте уверены, концепция так проста, как я ее описал.

Но когда дело доходит до практики соревновательного кодирования, все может стать сложнее, как во время тренировки. Концепция проста: «тренировать свое тело, чтобы набраться силы и баланса», но сложность заключается в выполнении. Выучить язык программирования может быть легко, но он станет вашим самым ценным активом, если вы будете постоянно его практиковать, а программирование для соревнований не предлагает лучшего способа добиться этого.

Новая эра конкурентного кодирования с искусственным интеллектом

Я считаю, что мы вступили в новую эру для соревновательного кодирования, потому что сделать его привычкой еще никогда не было так просто. Существует множество платформ и отличных образовательных ресурсов, включая инструменты ИИ, такие как большие языковые модели (LLM), такие как Чат GPT, которые стали ключевыми инструментами. В прошлом ресурсы были скудными, и поддержка была невелика. Теперь с помощью искусственного интеллекта, такой как Chat GPT, люди могут быстро начать свое конкурентное кодирование, особенно на ранних этапах.

Простота и потенциал использования ИИ значительно выросли, а доступность значительно улучшилась за последние годы.

В следующем обсуждении я объясню, как вы можете использовать Chat GPT в качестве компаньона по кодированию, опираясь на подход Scaler ( на основе информации из первых рук😜).

GPT — ваш компаньон в соревновательном кодировании

Шаг 1: Установите термостат GPT 🌡️

Есть один ключевой момент, который мы должны рассмотреть в первую очередь. Генерируя ответы от GPT, он может генерировать либо чистое воображение, либо основанные на реальных фактах. Вы можете управлять этим поведением с помощью аргумента Температура, который находится в диапазоне от 0 до 2. Для задачи решения проблем хороший диапазон обычно составляет от 0,5 до 0,9. Это позволяет GPT быть инновационным, избегая при этом чрезмерных галлюцинаций.

Чтобы указать «Температура» на игровой площадке GPT, для этого есть прямой вариант. Однако при использовании чат-бота GPT вы можете установить «Температуру» в начале разговора следующим образом:

использовать значение «температуры» x в нашем разговоре

Попробуйте интересное занятие 💻, установите высокую температурузначение и задайте несколько вопросов о несуществующих вещах, как я спросил о >красный павлин. Затем задайте тот же вопрос со значением низкая температура.

Пример высокотемпературного значения(2)

Тот же пример для низкотемпературного значения (0)

Это показывает, как температура может повлиять на вашу реакцию и предотвратить галлюцинации GPT.

Шаг 2: Знайте свою сцену 🧐

При работе над проблемой кодирования часто встречаются несколько этапов, на которых вы можете застрять, и иногда эти этапы могут казаться очень похожими. Чтобы эффективно преодолеть эти препятствия, очень важно точно определить ключевую проблему, вызывающую блокировку. Давайте рассмотрим каждую стадию и то, как вы можете их распознать:

  1. Этап постановки задачи. Это начальный этап. Для начала попробуйте объяснить проблему кому-нибудь другому. После этого попытайтесь создать входной тестовый пример и рассчитать ожидаемый результат. Если вы можете выполнить эти две задачи, вы прошли этот этап.
  2. Этап идеи. На этом этапе вам необходимо разработать общую логику, которую можно применить к нескольким тестам, не изменяя основной идеи. Если вы можете построить один, вы можете двигаться вперед.
  3. Этап подхода. Мы более подробно рассмотрим этот этап в разделе Iреализация: логика. Основная концепция заключается в обеспечении того, чтобы ваш подход охватывал все случаи без сбоев. Сбои могут возникать по разным причинам, например, из-за отсутствия пограничных случаев или превышения ограничений по времени или памяти.
    Выявить такие проблемы, как Превышен лимит времени (TLE) или Превышен лимит памяти (MLE), относительно просто. Поскольку эти проблемы возникают, когда ваш подход был правильным, но не для более крупных тестовых случаев, поскольку компилятор не смог сгенерировать вывод в пределах границ и, следовательно, выдает ошибку с указанием типа ошибки.
  4. Этап реализации: этап синтаксиса. Этот этап легче всего распознать, так как на него указывают любые ошибки компиляции, с которыми вы сталкиваетесь при выполнении кода. Эти ошибки обычно связаны с неправильным синтаксисом или правилами языка программирования.
  5. Реализация: логическая стадия. Как упоминалось ранее, здесь возникают сложности. Как неправильный подход, так и неправильная реализация правильного подхода могут привести к неудачным тестам. А пока давайте рассмотрим эти две ситуации вместе, и есть два способа обратиться за помощью к Chat GPT, которые мы обсудим в следующем разделе.

Двигаясь дальше, давайте рассмотрим, как вы можете использовать Chat GPT, чтобы помочь вам на этих этапах решения проблем с кодированием.

Шаг 3. Начните предлагать ⌨️

Чтобы максимально использовать GPT в качестве компаньона по проблеме, выполните следующие действия для настройки беседы(также я добавил пример полной беседы с GPT в конце этого раздела):

Установите роль, параметры и тон:

Роль. Начните с указания роли тега GPT, который является вашим помощником в решении проблем.

Тон: вы также можете указать желаемый тон ответов, например краткий, длинный, поэтапный или любой стиль, который соответствует вашим предпочтениям в обучении.

Параметры. Очень важно задать правильные параметры, чтобы GPT предоставлял необходимый вам уровень поддержки. По умолчанию GPT может попытаться предложить полные решения, но вы можете избежать этого, проинструктировав модель давать подсказки или указывать правильное направление. Подчеркните, что вам не нужны прямые решения или код. Вы можете дополнительно настроить эту настройку в зависимости от ваших конкретных требований, чтобы адаптировать своего помощника.

В конце концов, ваше приглашение будет выглядеть так:

You are <role>, who will provide <tone> response by <parameter>.
For the problem delimited by angular brackets.
<problem_description>
eg.
You are my personal problem-solving companion, who will provide me with a concise response
by either providing me hints or pointing me in the right direction and you should never give
me direct solutions or code. For the problem delimited by angular brackets.
<
print a pyramid pattern
>

Теперь настройка вашего помощника завершена. Вы можете начать задавать вопросы в зависимости от стадии, на которой вы сейчас застряли.

Получение справки по формулировке проблемы

Здесь вы можете просто попросить модель объяснить постановку задачи более простыми словами. Забавная вещь, которую можно попробовать, — попросить модель провести аналогии для проблемы. Это даст вам творческие примеры, которые помогут вам построить новую перспективу.

Важно отметить, что использование модели для объяснения тестовых случаев или визуализации постановки задачи не всегда может дать надежные ответы. Поэтому, хотя эти варианты доступны, лучше использовать их с осторожностью.

Помощь по идеям

Здесь вы можете начать просить подсказки для подхода, порядок, который будет работать лучше всего:

  1. Попросите подсказки о ключевых проблемах. Это первое, что вы должны выяснить в задаче.
  2. Попросите подсказки об основных выводах. Следующим шагом после обнаружения проблем является то, что вы можете извлечь из этого.
  3. Попросите подсказки об интуиции. После того, как вы выясните проблемы и идеи, вы должны начать строить свою интуицию вокруг этого.
  4. Попросите подсказки о структуре данных и алгоритме. Построение интуиции приведет к планированию того, какую концепцию DS/Algo вы можете использовать для реализации этого
  5. Попросите подсказки для решения. Решение, основанное на всех пунктах, обсуждавшихся выше, будет последним.

И эти 5 шагов должны помочь вам начать работу с этим подходом.

Получение помощи по внедрению

Наступает последний этап реализации решения проблем. И здесь вы можете столкнуться с множеством проблем.

Синтаксис. Получить помощь при ошибках в коде очень просто. Просто поделитесь своим кодом и конкретной ошибкой, с которой вы столкнулись, и попросите совета по устранению проблем. Попросите GPT не предоставлять полный фиксированный код во избежание возможных неточностей. Вместо этого полагайтесь на GPT, чтобы указать на проблемы с синтаксисом и найти решения. Вы можете повторять процесс, пока не будут решены все проблемы с синтаксисом.

Примечание.При предоставлении внешнего текста, такого как код, ошибки, которые не являются частью подсказки, вы всегда должны указывать GPT, какая часть подсказки ограничена подобным, пожалуйста, помогите мне с мой код в квадратных скобках [ваш код]

Логика. После того, как все проблемы с синтаксисом будут решены, вы можете столкнуться с двумя случаями. Во-первых, если вы столкнулись с превышением лимита времени (TLE) или превышением лимита памяти (MLE), рекомендуется запросить у GPT максимально допустимый сложность времени и памяти на основе данных ограничений в описании проблемы (убедитесь, что вы указали это в описании проблемы). Это поможет вам понять требования к эффективности, прежде чем изучать альтернативные подходы. Кроме того, вы можете запросить предложения по более эффективному решению или улучшению вашего текущего подхода.

Во втором случае возникают логические ошибки. Здесь у вас есть два варианта. Во-первых, вы можете попросить GPT оценить ваш подход еще до его реализации. Просто предоставьте предлагаемый подход и попросите GPT оценить его для вас. Кроме того, вы можете исправить логические ошибки в коде, но здесь вы не можете просто попросить Найти логические ошибки у GPT, так как в большинстве случаев это даст неправильный результат. ответы.

Чтобы исправить это, вы должны указать больше контекста для вычислений GPT. Рассмотрите возможность предоставления общих шагов, которые GPT может использовать в качестве основы для создания индивидуальных рекомендаций, основанных на вашей конкретной проблеме и решении. Например, вы можете использовать что-то вроде:

Please find the issue in the code delimited by triple backticks
```code```

please follow these steps to provide help:
1. Now, analyze the code to determine if it will work as a solution for the problem.
2. Identify any logical issues that may prevent it from being a correct solution.
3. Attempt to fix the logical issues and check if the solution works. If it doesn't, repeat steps 1-2. Otherwise, proceed to step 4.
4. Help the user address those logical issues.
5. Check the validity of your response by using generated response to fix the code and see if it works.
6. Fix mistakes in your response.

Please make sure you don't provide me with any form of code, and provide response in form of
<brief about the issue>
<how to resolve it>

Вы можете просмотреть пример полной беседы с чатом GPT, где я использую эти принципы — Разговор с компаньоном по конкурентному кодированию

Важно

Пробуя любую подсказку, убедитесь, что ваши подсказки имеют четкую структуру и отсутствие опечаток. Кроме того, Вы используете разделители для предоставления внешнего текста, как указано выше. Эти мелочи контролируют GPT и гарантируют, что он не сбивается с пути. Вы можете предоставить свои подсказки в разделе комментариев, и я могу оценить их для вас и предложить, как вы можете их улучшить.

Большой! Таким образом, вы сможете использовать GPT в полной мере, помогая решать проблемы и улучшая свои навыки программирования.

Посмотрим, как это сделал Скалер.

Существует несколько новостных сообщений о том, как Scaler внедрил передовой ИИ, используя такую ​​модель, как Chat GPT произвести революцию в обучении. Scaler использует те же основные принципы, которые мы обсуждали ранее, чтобы помочь учащимся на протяжении всего пути. Это непосредственное использование этих принципов.

Для тех, кто не знает, Scaler — это платформа для повышения квалификации, которая помогает пользователям развивать технические навыки с нуля, начиная с соревновательного кодирования в качестве первого этапа. Поскольку большая часть аудитории в Scaler не знакома с программированием из-за особенностей платформы, существовало важное требование к вспомогательным средствам, которые могут помочь учащимся, когда они застревают в проблеме, и эти вспомогательные средства были Ассистент преподавателя. Но с появлением Chat GPT возможности стали интригующими. Все думали о масштабировании: «Как мы можем использовать его, чтобы он стал лучшей альтернативой помощнику преподавателя, благодаря его очевидным плюсам, таким как доступность, быстрые SLA и качество». Чтобы изучить эту идею, Scaler начал экспериментировать с помощью GPT, подталкивая учащихся в правильном направлении, не раскрывая полного решения.

Была заложена основа для этого уникального подхода и разработан комплексный компаньон. Учащиеся могли обращаться за помощью в своих сомнениях, а система Scaler умело собирала соответствующую информацию для создания специально разработанных подсказок. Затем эти подсказки отправлялись в GPT, генерируя соответствующие ответы, чтобы эффективно помогать учащимся.

В настоящее время учащиеся вызывают помощь, но команда Scaler активно работает над автоматизированной системой. Эта система будет разумно распознавать, когда учащийся застрял, основываясь на его поведении, и предоставлять своевременную помощь, не требуя ручной активации.

С ИИ в качестве союзника Scaler изменил способ решения задач учащимися, открывая новые возможности и революционизируя будущее повышения квалификации. Интеграция GPT в процесс обучения упростила решение проблем и сделала соревновательный путь кодирования полезным для каждого учащегося.

В заключение, соревновательное кодирование может быть невероятно полезным хобби, а огромный потенциал GPT может помочь вам так, как вы даже не представляли.

Надеюсь, вам понравилось читать этот блог и вы почерпнули из него ценную информацию. Если у вас есть вопросы или вы хотите поделиться своим опытом, оставьте комментарий. Не стесняйтесь обращаться в любой форме. Удачного кодирования! 🔥