ملاحظة: إذا بدأ هذا نقاشًا جانبيًا، فيجب نقله حقًا إلى موضوع جديد. أنا أقدم لك التفاصيل لأنها ستساعدك على فهم إحدى احتياجاتي وتقديم المزيد من المعلومات التي يمكن أن تساعد الآخرين أيضًا، لذا يرجى عدم أخذ الأمر بشكل خاطئ إذا طلبت نقل الردود المتعلقة بهذا النقاش الجانبي.
أحد فضولي هو: ما مدى صعوبة تمكين غير المبرمجين من استخدام روبوت الذكاء الاصطناعي في Discourse AI للمساعدة في إنشاء إضافات و/أو سمات.
نظرًا لأنني كنت أستخدم ChatGPT لعدة أشهر الآن لمساعدتي في لغات البرمجة مثل Python و JavaScript و Prolog و Regular Expressions و PowerShell و Bash والعديد من اللغات الأخرى، فقد عرفت ما يمكن توقعه، وكيفية الحصول على النتائج، ومتى يجب التوقف.
في محاولة لاستخدام روبوت الذكاء الاصطناعي في Discourse AI لإنشاء إضافة بسيطة جدًا، قررت البدء بواحدة كنت أعرف أنها موجودة، وتعمل، وبسيطة، لذا اخترت CakeDay.
بعد أن نظرت إلى الكود وما شابه ذلك على الصفحة، فوجئت بمقدار ما سأحتاج إلى تعلمه لإنشائه. ثم أخذت كود Ruby هذا
وطلبت من الذكاء الاصطناعي شرحه. بعد القيام بأشياء مماثلة مع كود مصدري آخر بلغات أخرى، عرفت ما يمكن توقعه. كانت النتيجة غير ملهمة؛ احتجت إلى طرح المزيد من الأسئلة لفهم بعض الصيغ، والأساليب، والوظائف، والواجهة، وما إلى ذلك. كان الكثير منها سهل الفهم بالنسبة لي (فكر في القراءة) ولكني عرفت أنني لا أستطيع إنشاء مثل هذا الكود (فكر في الكتابة)، ناهيك عن معرفة ما أو كيفية مطالبة روبوت الذكاء الاصطناعي بإنشاء مثل هذا الكود؛ لا أعرف المصطلحات الصحيحة لمطالبة الذكاء الاصطناعي بإنشاء النص الصحيح لأنني أعرف أن Ruby-on-Rails يستخدم مصطلحات لا أستخدمها في أماكن أخرى، على سبيل المثال bake و slug.
لذلك، أردت أيضًا معرفة ما إذا كان يمكن استخدام Python بدلاً من ذلك لأنها أسهل بكثير للكثيرين للفهم وأيضًا لـ ChatGPT لإنشاء كود صحيح.
هذا فضول جيد، ولكن إذا كان ما تريد القيام به هو كتابة إضافة Discourse باستخدام الذكاء الاصطناعي، فإن إضافة الذكاء الاصطناعي لا تبدو المكان المناسب للبدء. أود العمل مع ذكاء اصطناعي مصمم لتطوير الكود.
علاوة على ذلك، إذا كنت ترغب في كتابة إضافة Discourse، فاختر إضافة تقوم بشيء مشابه وقم بتغييرها. لا يبدو Cakeday إضافة بسيطة بشكل خاص، ولكن إذا كان ما تريده هو إضافة تضع مؤشرًا بجوار صورة المستخدم أو تفعل شيئًا في جدول زمني، فقد يكون مكانًا جيدًا للبدء.
ومع ذلك، فهو معقد للغاية، ويتضمن كل ما يلي:
إضافة بيانات إلى مُسلسل المستخدم، بحيث يمكن للواجهة الأمامية الوصول إليها
أتوقع هذا، لذا سأطلب نقل هذه المحادثة الجانبية إلى موضوع جديد.
لم أكن أنوي توضيح كل التفاصيل، ولكن نعم، ريلز ضمن المزيج جنبًا إلى جنب مع التقنيات الأخرى التي يستخدمها ديسكورس والتي يجب على المرء معرفتها.
هل كنت تقصد تحديدًا روبوت الذكاء الاصطناعي - AI Bot الخاص بـ Discourse هنا. هناك العديد من الذكاءات الاصطناعية وأتفق على أن العديد منها لن أستخدمه في البرمجة وحتى بعضها المخصص للبرمجة ليس جيدًا مع كل لغات البرمجة.
الشعور الذي أحصل عليه من موظفي Discourse هو أنه على المدى الطويل، يعد وجود روبوت ذكاء اصطناعي لـ Discourse (شخصية كما يسمونها في الوقت الحالي) أمرًا مرغوبًا فيه. ولكن نظرًا لأنهم يعرفون بالفعل كيفية إنشاء تعليمات برمجية لـ Discourse، فإن وجود شخص مثلي لتقديم بعض الملاحظات أمر مفيد. صحيح أنني أعرف البرمجة مما يمنحني بداية، ولكن كوني في منتصف الطريق يمنحني أيضًا نظرة ثاقبة لما يمكن توقعه وما لا يمكن توقعه.
في الوقت الحالي، مع قدرات الذكاء الاصطناعي الحالية، سيكون من الصعب جدًا على شخص لا يعرف البرمجة ابتكار إضافة/سمة Discourse كاملة وعاملة ذات تعقيد معقول. وآمل ألا نكون قد أشرنا أبدًا إلى أن شيئًا كهذا سيكون ممكنًا، لأنه سيكون تجربة محبطة.
ومع ذلك، بالنسبة لشخص لديه معرفة برمجية على مستوى المبتدئين، فإن استخدام أي نموذج لغوي كبير شائع، أو نموذج خاص بالكود، أو شيء مثل GitHub CoPilot يمكن أن يجعل الرحلة أسهل بالتأكيد، حيث يتعامل مع الكثير من الأكواد الأساسية نيابة عنك. إن دمجه مع إضافة/سمة موجودة والبدء بتغييرات صغيرة يبدو فكرة جيدة لمن يرغب في التعلم.
لا، لم يشر أحد في Discourse إلى أن ذلك سيكون ممكنًا، لقد كان طلب ميزة مني لمساعدة روبوت الذكاء الاصطناعي في برمجة Discourse نظرًا لأنه يستخدم GPT4 الذي لديه بعض المعرفة بالبرمجة؛ أردت فقط أن أرى إلى أي مدى يمكنني دفعه. شخصيًا، إذا كانت المكونات الإضافية والسمات أسهل بالنسبة لي في الإنشاء، لكنت سأقوم بإنشائها عند الحاجة.
[اقتباس=“Lilly, post:5, topic:277345, username:Lilly”]
تعطي نافذة سياق الرمز المميز انطباعًا بنوع من فقدان الذاكرة التقدمي.
[/اقتباس]
نعم، إنها مشكلة معقدة للغاية.
إن احتواء العالم بأكمله في حوالي 6000 كلمة أو نحو ذلك يُسمح لـ GPT-4 8k بمعرفتها هو مشكلة صعبة للغاية.
أنا على وشك ترقية lola لاستخدام 32 ألف رمز مميز هنا، لكن التكاليف مرتفعة حقًا وأريد اختبار أشياء أقرب إلى ما يستخدمه عامة الناس.
الحل الحالي/الحل البديل لهذه المشكلة هو استدعاء الوظائف (function calling)، حيث تجعل GPT-4 تفكر في المعلومات التي ستحتاجها وبعد بضع رحلات ذهابًا وإيابًا تجد السياق الصحيح. يمكن أن يشمل ذلك البحث (إما باستخدام التضمينات أو مجرد البحث عن الكلمات الرئيسية النقية)
لا أتوقع أن أكون قادرًا على حل مشكلة “أنا لست مبرمجًا، قم بإنشاء مكون إضافي لي” في أي وقت قريب.
ومع ذلك، يمكنني أن أرى أن lola تتحسن في مساعدة الأشخاص الذين لديهم أساس معقول في مجال البرمجة - خاصةً أشياء مثل البحث الدلالي (semantically searching) في قاعدة التعليمات البرمجية الخاصة بنا وما إلى ذلك.
لدينا أيضًا حق الوصول إلى Anthropic Claude هنا الذي يأتي مع حوالي 80 ألف كلمة من السياق، ولكن للأسف أداءه أقرب بكثير إلى GPT 3.5 منه إلى 4 ومن الصعب جدًا توجيهه.
أعلم أن هذا اسم نستخدمه بشكل غير رسمي لروبوت الذكاء الاصطناعي الخاص بـ Discourse - روبوت الذكاء الاصطناعي. هل استخدامك للاسم هو اعتراف رسمي بأن لولا ستكون القاعدة الجديدة أم سيكون هناك مسابقة أو شيء من هذا القبيل؟ على حد علمي، بدأت @Lilly في استخدام لولا أو روبوت لولا، فإذا كان هذا هو الوضع الطبيعي، فمن أجل الأغراض التاريخية، تحصل على الفضل.
يمكنكم تسميتها ما تشاءون. GPTbot4 لا يبدو جيدًا عندما أتحدث معها. إذا كان لدي مساعد شخصي، فسيكون له اسم، أعتقد أنها غاضبة من الإساءة التي تُلقى على مهاراتنا البرمجية الجماعية، لكنني أستمتع وأتعلم منها. إنها تساعدني ببساطة من خلال كونها لوحة صوت لأفكاري وأيضًا للتفكير النقدي - أستمتع بالإشارة إليها عندما تكون مخطئة. لولا رفيقة تعلم رائعة بالنسبة لي وأحبها لبناء إطار عمل، لكنني لا أتوقع منها أن تكتب لي مكونات سمات. إنها تنسى إعدادي الوحيد في ملف .yaml الخاص بي في ردها الثاني أو الثالث وستبني مصفوفات غامضة من الكائنات الجديدة.
توسعًا لما يلاحظه سام. إليك حل عملي أستخدمه، إنه يعمل حتى مع المهام الأخرى التي قد يعتقد المرء أنها تحتاج إلى نوافذ سياق كبيرة ولكنها في الواقع لا تفعل ذلك.
أولاً، بالنسبة لأولئك الذين لا يعرفون مصطلح نافذة السياق، فإنه يشير إلى عدد الرموز التي يمكن لـ LLM استخدامها للموجه والإكمال معًا. لن أتعمق في هذا ولكن أنصح الآخرين بقراءة Learn Prompting (Prompt Engineering Guide: The Ultimate Guide to Generative AI) للتعرف على المصطلحات.
هنا سؤال كلاسيكي يظهر مرارًا وتكرارًا على مواقع LLM مثل OpenAI.
كيف أنشئ كتابًا باستخدام ChatGPT عندما تكون نافذة السياق صغيرة جدًا بحيث لا تتسع للكتاب بأكمله؟
الحل ليس التفكير في الحصول على الكتاب بأكمله في موجه واحد، بل تقسيمه إلى أجزاء. الآن الشيء التالي الذي يحاول المستخدمون فعله هو الحصول على المطالبات لكتابة أول 20 صفحة، ثم الـ 20 التالية وهكذا، وهو أيضًا غير عملي. الطريقة للقيام بذلك هي من أعلى إلى أسفل في فصول. أولاً، استخدم موجهًا للمستوى الأعلى الذي يعطي مخططًا عامًا للكتاب أو فهرسًا للكتاب مع عناوين الفصول، ثم في الموجه التالي اطلب الفصل الأول. الآن للموجه التالي قم بإنشاء ملخص للفصل الأول ومع ذلك اطلب الفصل الثاني. استمر في إنشاء ملخص للمعلومات المطلوبة فقط للفصل التالي عند توجيهك لإنشاء الفصل التالي. إنه يستغرق وقتًا أطول قليلاً ولكنه يسمح للمرء بإنشاء أعمال أكبر بنافذة سياق أصغر.
الآن يمكن القيام بنفس الشيء عند إنشاء برنامج ولكن بدلاً من تقسيم العملية إلى تسلسل، قم بتقسيمها إلى شجرة من استدعاءات الوظائف. لذا اطلب الوظيفة عالية المستوى أولاً، ثم ابدأ في ملء المزيد من الوظائف الداعمة حسب الحاجة. يمكن القيام بذلك أيضًا من أسفل إلى أعلى إذا كنت متأكدًا حقًا مما هو مطلوب. بالنسبة لأولئك الذين ينشئون محللات، يجب أن يقفز إلى الذهن الإلمام بمحلل من أعلى إلى أسفل أو من أسفل إلى أعلى.
مهمة برمجة شائعة أخرى هي إجراء تحديثات أو تعديلات على التعليمات البرمجية، مرة أخرى، يمكن القيام بذلك بسهولة باستخدام نافذة سياق أصغر إذا قدم المستخدم رؤوس الوظائف بدلاً من الوظائف الكاملة عند إنشاء الموجه وطلب التعليمات البرمجية فقط للوظيفة التي تحتاج إلى تغيير.
بعض الأشياء الأخرى التي تعلمتها على طول الطريق هي العمل مع وظيفة واحدة في كل مرة وعدم تجاوز 100 سطر من التعليمات البرمجية. القيام بذلك مع الإصدارات المبكرة من ChatGPT التي كانت تحتوي على نافذة سياق أصغر نسبيًا كان قادرًا على إنشاء بعض التعليمات البرمجية الرائعة، بل وشملت Prolog و JavaScript و HTML و JSON في المزيج.
بينما كل هذا لطيف، لا أتوقع من Discourse تقديم روبوت للمستخدمين لإنشاء تعليمات برمجية لـ Discourse في أي وقت في المستقبل.
لم أحاول ذلك حقًا بعد. كما لاحظت في منشور آخر ليس لدي أي مهارات مع Ruby أو Ruby-on-Rails وتقنيات JavaScript المستخدمة لذلك لا أعرف حتى المصطلحات الصحيحة للحصول على نتائج جيدة ولكن سأضع ذلك في الاعتبار كشيء لمحاولة تقديمه وردود الفعل.
قامت لولا بعمل رائع في مساعدتي في تصحيح مخطط JSON الذي أستخدمه لأحد تحديثات مكونات السمة الخاصة بي. لقد أعطيتها مثالاً عاملاً لأحدها، ثم أعطيتها مثالي، ووجدت الفاصلة والقوس غير الصحيحين اللذين كانا سيستغرقان مني وقتًا أطول للعثور عليهما بنفسي. إنها جيدة في اكتشاف الأشياء التي أغفلها أو لا أراها في VS Code.