翻译：陈之炎
校对：赵茹萱
或许，你已经听说过了。
这是一款由开发的新型人工智能聊天机器人，是GPT-3、DALL.E2及其他产品的幕后开发公司。
横空出世，它和以前的聊天机器人完全不同。令人难以置信的是：它能就各种主题生成详细而全面的答案。例如，它可以回答哲学、数学或计算机科学中的技术问题、可以和闲聊、写与机器学习相关的诗，甚至可以改变它的写作风格。
在本博中，将用一些涉及机器学习和软件工程的编程问题来挑战。作者将要求它编写常用的代码片段和函数，看看它是否能自动完成。笔者将在交互式GIF中提供对每个问题的答案以及它生成的代码。
来一探究竟吧！
为机器学习模型创建一个
当需要搭建机器学习模型时，首选的web框架绝对是。然而，当涉及编写基本例程时，往往总会忘记语法。
可以刷新我的记忆：当要求它创建一个预测端点时，它会生成以下内容。
GIF由作者提供
不错吧？它不仅能生成正确的API代码，而且还对代码进行注释，并通过示例进行详细解释。
它甚至使用风格来进行输入和输入验证。
下面是代码。当然，可以根据实际用例进行调整。
使用和弹性搜索创建搜索引擎
当需要利用搜索引擎来查询文本数据时，通常依赖于弹性搜索。
当使用弹性搜索时，首先应创建一个索引和一个映射。
要了解如何定义和创建对象，无需通读文档（再一次强调！），让我们来看看说了些什么：
GIF由作者提供
不出所料，直接生成了文档和示例。
以下是生成的代码：
用训练图像分类的卷积神经网络
当需要训练一个神经网络时，通常是从以前的项目中复制粘贴样板代码。
问一下不是更香吗？
GIF由作者提供
生成的代码几乎是完美的：出于某种原因，在前向阶段停止了，且没有使用梯度更新权重。
有趣的是，在训练中使用的参数值（学习率、数目、内数目和核大小）都是真实的。
代码：
为NLP任务训练模型
接下来，看是否能够要求利用构建一个文本分类器，实现文本数据的特征工程。
对此做了下述响应，它使用了一个Tfidf矢量转换器，看上去不错!
GIF由作者提供
不知道它是否可以用词嵌入来修改答案
代码：
使用来跟踪机器学习实验
当需要运行不同的机器学习实验并对它们进行比较时，通常会用在中央服务器中跟踪机器学习实验。
以下是可重复使用多次的代码片段。（衷心感谢，）
GIF由作者提供
代码：
编写操作，以自动部署应用程序
如果需要将应用程序投入生产，很可能依赖某些CI/CD管道来自动化部署，或在代码库上运行一套集成测试。
通常使用以下动作。
GIF由作者提供
这是对该话题的看法。
代码：
结论
提供了卓越的代码生成能力，预计很快会成为开发人员的工具箱。
然而，它无法提供（尚没有）推理或优化复杂问题的解决方案。如果出现了什么问题，不能依赖来修复错误代码。
在我看来，是一种浓缩的开放知识库，可以用自然语言来实现复杂的查询。但这并不意味着可以用它做一些过火的事，也不意味着可以盲目地依赖它。
用最好的判断力来提出正确的问题。
原文标题：
How I Used To These 6 Tasks In My Data Role
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