Applicare i 6 passaggi del framework INSPIRe per accelerare la generazione del codice (ChatGPT-4 — Claude 3 — Gemini)
1 ora fa
Non ho mai scritto un progetto di Data Science dall'inizio alla fine. Eppure tutto ciò che puoi fare all'interno di un Jupyter Notebook posso farlo anch'io. Sì davvero, nulla.
Vantazioni a parte, questa è una delle trasformazioni più significative che l'intelligenza artificiale ci ha apportato negli ultimi due anni. Gli LLM hanno trasformato il codice in una merce; qualcosa che puoi usare come strumento invece che come abilità.
Tutto ciò di cui hai bisogno sono cinque ingredienti:
- Alfabetizzazione sui dati.
- Un pizzico di logica.
- Un talento per tentativi ed errori.
- Ingegneria rapida.
- Il quadro INSPIRe.
Se ti stai chiedendo cosa diavolo potrebbe essere INSPIRe, dovresti leggere la prima parte di questa serie. Troverai un'introduzione al framework e come applicarlo. Se ti senti avventuroso, tuttavia, il breve riepilogo nella sezione seguente dovrebbe essere sufficiente.
In questo articolo, approfondiremo un esempio concreto del framework INSPIRe. Costruiremo un generatore di dati sintetici che produca recensioni fittizie.
Perché i dati sintetici? Perché recensioni fittizie?
La generazione di dati sintetici svolge un ruolo chiave nella formazione e nella messa a punto dei LLM e i LLM sono una delle tecnologie più ricercate nel mercato odierno. Questi modelli eccellono nell'analisi e nell'interpretazione delle recensioni dei prodotti e dei commenti sui social media, funzionalità molto apprezzate dai tuoi clienti.
Toccare entrambi gli argomenti è come accendere due candele con un fiammifero.
Ho sostenuto che Prompt Engineering è il linguaggio di programmazione più in voga del 2024. Ciò è principalmente dovuto al fatto che i LLM ti consentono di scrivere codice in un inglese semplice.
La codifica in linguaggio naturale è la pietra angolare del framework INSPIRe.
Fonte: towardsdatascience.com
