Üretken sohbet robotlarının verimli program kodu üretebilmesi için geliştiricilerin yapay zekayı kesin talimatlarla yönlendirmesi gerekir. Bu, Buzzfeed Kıdemli Veri Bilimcisi Max Woolf tarafından yapılan bir deneyle öneriliyor. Hızlı mühendisliğin oluşturulan kodun hızını artırabileceği sonucuna varılmıştır. Ancak Woolf, dil modellerinin bunun için tasarlanmamasından dolayı yoğun şekilde optimize edilmiş program kodunun daha fazla hata içerdiğini yazdı.
Duyuru
Yapay zeka, ceza tehdidi sonrasında daha hızlı kod üretiyor
Woolf, deneyi için Antropik Claude'un Python kodunu oluşturmasını sağladı. 1 ile 100.000 arasında değişen bir milyon rastgele tamsayıdan oluşan bir listeden, çapraz toplamı 30 olan en küçük ve en büyük sayı arasındaki farkı hesaplaması gerekiyor. Yapay zeka, Woolf'a çalışan bir kod bloğu sağladı. Daha sonra chatbottan dört kez kodu geliştirmesini istedi. İlk yinelemeden sonra kod neredeyse üç kat daha hızlıydı. İkinci optimizasyon ipucu, çoklu iş parçacığıyla beş kat daha hızlıydı ancak hatalıydı. Son öneriyle yapay zeka, kodu 100 kat hızlandırdı.
Woolf, ikinci adımda chatbot'a kodun tamamen optimize edilmesi gerektiğini açıkladı. Ek olarak, paralelleştirme ve vektörleştirmenin kullanımı ve kodun yeniden kullanımı gibi istemde yapılan iyileştirmelere örnekler verdi. Woolf, kodun tam olarak optimize edilmemesi halinde yapay zekayı para cezasıyla tehdit etti. Sonuç dokuz kat daha hızlı koddu. Optimizasyonu üç kez tekrarladı ve kodun son iki yinelemede neredeyse 100 kat daha hızlı çalıştığını gördü.
Ancak Woolf'un deneyinde zamanında yapılan mühendislikle yapılan güçlü optimizasyonlar daha yüksek hata oranına yol açtı. İkinci baskının tüm baskılarında kodda yeniden çalışmak zorunda kaldığı hatalar buldu. Ancak Woolf, dil modellerini yaratıcılıkları ve önerileri nedeniyle övdü. Ancak yapay zekanın işçilerin yerini almasını beklemiyor. Woolf blogunda, gerçekten iyi fikirleri fark edebilmenin ve sorunları çözebilmenin uzmanlık bilgisi gerektirdiğini yazdı.
(sfe)
Duyuru
Yapay zeka, ceza tehdidi sonrasında daha hızlı kod üretiyor
Woolf, deneyi için Antropik Claude'un Python kodunu oluşturmasını sağladı. 1 ile 100.000 arasında değişen bir milyon rastgele tamsayıdan oluşan bir listeden, çapraz toplamı 30 olan en küçük ve en büyük sayı arasındaki farkı hesaplaması gerekiyor. Yapay zeka, Woolf'a çalışan bir kod bloğu sağladı. Daha sonra chatbottan dört kez kodu geliştirmesini istedi. İlk yinelemeden sonra kod neredeyse üç kat daha hızlıydı. İkinci optimizasyon ipucu, çoklu iş parçacığıyla beş kat daha hızlıydı ancak hatalıydı. Son öneriyle yapay zeka, kodu 100 kat hızlandırdı.
Woolf, ikinci adımda chatbot'a kodun tamamen optimize edilmesi gerektiğini açıkladı. Ek olarak, paralelleştirme ve vektörleştirmenin kullanımı ve kodun yeniden kullanımı gibi istemde yapılan iyileştirmelere örnekler verdi. Woolf, kodun tam olarak optimize edilmemesi halinde yapay zekayı para cezasıyla tehdit etti. Sonuç dokuz kat daha hızlı koddu. Optimizasyonu üç kez tekrarladı ve kodun son iki yinelemede neredeyse 100 kat daha hızlı çalıştığını gördü.
Ancak Woolf'un deneyinde zamanında yapılan mühendislikle yapılan güçlü optimizasyonlar daha yüksek hata oranına yol açtı. İkinci baskının tüm baskılarında kodda yeniden çalışmak zorunda kaldığı hatalar buldu. Ancak Woolf, dil modellerini yaratıcılıkları ve önerileri nedeniyle övdü. Ancak yapay zekanın işçilerin yerini almasını beklemiyor. Woolf blogunda, gerçekten iyi fikirleri fark edebilmenin ve sorunları çözebilmenin uzmanlık bilgisi gerektirdiğini yazdı.
(sfe)