Блог компании МойОфис. Автор оригинала: Simon Willison. За два года с момента релиза GPT-3 эту языковую модель использовали в множестве интересных задач — например, для сочинения поэзии, написания футурологических эссе и подготовки научных статей. Но как алгоритм обработки естественного языка может быть полезен программистам?

На этот вопрос в своей новой статье отвечает британский разработчик Саймон Уиллисон — директор по архитектуре Eventbrite и один из создателей веб-фреймворка Django. Среди различных вариантов применения языковой модели GPT-3 Уиллисон особенно подчеркивает ее способность объяснять, что делает код. По словам специалиста, в этом GPT-3 поразительно эффективна, поскольку явно обучалась на огромном количестве исходного кода.

Под катом — наш перевод материала, в котором автор демонстрирует недавние примеры из своей практики: объяснение кода на Python, JavaScript, SQL, а также работу в рамках GPT-3 с математическими формулами.

Объясняя Python

На днях разработчик Нэд Бэтчелдер поделился прекрасным фрагментом кода:

Я добавил код в GTP-3 (вот инструкция к песочнице) и начал задавать ей вопросы.

При этом я использовал функцию GTP-3, которая позволяет после выдачи ответа ввести новый текст и в итоге получить дополнительные пояснения. Все, что выделено ниже жирным шрифтом, — это ответы GPT-3. Остальное — мой текст.