AI dla programistów: ChatGPT od A do Z

Zastanawiasz się, jak wybrać odpowiedni model AI dla swoich potrzeb? Oglądając ten film, poznasz różnice między modelami GPT-3.5 i GPT-4 oraz dowiesz się, jak ich unikalne cechy mogą wpłynąć na wydajność w codziennych zadaniach. Nauczysz się również, jak dostosować wybór modelu do swoich celów i jak korzystać z darmowych wersji. Nie przegap kluczowych informacji, które uczynią Twoją pracę z AI łatwiejszą i bardziej efektywną!

Czym jest model AI?

• Model AI to zestaw algorytmów i zależności uczonych na dużym zbiorze danych, które pozwalają komputerowi na wykonywanie konkretnych zadań, takich jak rozumienie i generowanie tekstu, przetwarzanie obrazów czy przeszukiwanie internetu.

GPT-3.5 vs GPT-4:

• GPT-3.5 to wersja modelu, która jest świetna do codziennych zadań i jest wystarczająca dla większości użytkowników. Jest szybsza w odpowiedziach, co czyni ją praktyczną i dostępną (w momencie tworzenia lekcji jest darmowa).

• GPT-4 to bardziej zaawansowana wersja, która umożliwia tworzenie obrazów, przeglądanie sieci i przetwarzanie bardziej złożonych danych. Jest to wersja płatna, oferująca szersze możliwości.

Wybór modelu AI:

• Tak jak w przypadku wyboru samochodu (np. Ferrari do szybkiej jazdy, Toyota do miasta), model AI powinien być dobrany do konkretnego zadania i potrzeb użytkownika. Istnieje wiele modeli, które nie ograniczają się tylko do GPT-3.5 czy GPT-4.

Tłumaczenie łopatologiczne słowa "model" w kontekście sztucznej inteligencji.

Zapraszam Cię do odkrycia, jak bardzo kontekst wpływa na nasze codzienne konwersacje i procesy myślowe, szczególnie w dobie sztucznej inteligencji, która zdominowała nasze interakcje. W moim wykładzie, zatytułowanym "Znaczenie kontekstu w komunikacji i uczeniu się programowania," opowiem fascynującą historię Jasia i jego przyjaciół, która idealnie ilustruje, co się dzieje, gdy kontekst zostaje pominięty. Przeanalizujemy, jak dodawanie kontekstu może zmienić percepcję zadawanego pytania i wyeliminować zamieszanie.

Następnie przeniesiemy tę wiedzę do świata programowania, zastanawiając się, jak zadawać pytania, aby uzyskać precyzyjne odpowiedzi, zwłaszcza gdy pracujemy z AI. Czy chcesz się nauczyć tworzenia stron internetowych, ale nie wiesz, od czego zacząć? Albo czy masz już jakieś doświadczenie w tej dziedzinie, ale wciąż napotykasz przeszkody?

Dołącz do mnie w tej intelektualnej podróży i naucz się, jak precyzować swoje pytania, aby zaoszczędzić czas i uzyskać lepsze odpowiedzi w każdej dziedzinie życia. Rozwiniemy umiejętności dodawania kontekstu, które są niezbędne w efektywnej komunikacji i skutecznym programowaniu. Nie przegap tej okazji do przemyślanej i przekonującej lekcji, która z pewnością przyniesie Ci wartość zarówno w życiu codziennym, jak i zawodowym!

1. Cel: Powinno być jasne, dlaczego zadajesz to pytanie lub potrzebujesz pomocy w danym zagadnieniu. Na przykład: "Proszę odpowiedz na pytanie dotyczące sposobu optymalizacji algorytmu sortowania."

2. Warunki: Jeśli istnieją określone warunki, które wpływają na pytanie lub problem, warto je uwzględnić. Na przykład: "Mam ograniczony budżet na to zadanie."

3. Zakres: Określ, w jakim zakresie lub kontekście ma być udzielana odpowiedź. To pomoże uniknąć niepotrzebnych lub ogólnikowych odpowiedzi. Na przykład: "Chcę znaleźć rozwiązanie z wykorzystaniem języka Python."

4. Próbki danych lub kodu: Jeśli pytanie dotyczy kodu lub danych, można dostarczyć odpowiednie próbki lub przykłady, które pomogą w zrozumieniu kontekstu. Na przykład: "Oto fragment kodu, który próbuję zoptymalizować."

5. Poprzednie próby lub badania: Jeśli już podjąłeś próby rozwiązania problemu lub przeprowadziłeś badania, warto to wspomnieć, aby uniknąć powtórek. Na przykład: "Do tej pory przeczytałem kilka artykułów na ten temat."

6. Jasne pytanie: W końcu, sformułuj konkretne pytanie lub prośbę, aby GPT wiedziało, czego dokładnie oczekujesz. Na przykład: "Jak mogę zoptymalizować ten kod w celu poprawy jego wydajności?"

• Zauważ, że to co dopisujemy tutaj (send a message), to jest FOLLOWUP question do wszystkiego co było wcześniej.

• Zarysowanie kontekstu projektu oraz naszego poziomu doświadczenia pozwala na zwiększenie precyzji odpowiedzi.

• Dostarczanie fragmentów dokumentacji lub informacji, które pozwalają zarysować kontekst (a jednocześnie nie są to informacje poufne), zmniejsza ryzyko halucynacji oraz zwiększa jakość odpowiedzi.

• Ograniczenie zakresu omawianego problemu pozwala na skupienie uwagi modelu tam, gdzie jest to w danej chwili potrzebne.

• Posługiwanie się krótkimi fragmentami kodu oraz ograniczanie generowania kodu przez model, ułatwia rozumienie, debugowanie i wprowadzanie zmian.

• Restartowanie konwersacji także pozwala sterować uwagą modelu i zmieniać kierunek omawianego rozwiązania.

• Zapisywanie historii wiadomości w swojej własnej bazie umożliwia łatwy powrót do wcześniejszych konwersacji, również z pomocą wyszukiwarki.

Poćwicz precyzowanie kontekstu :)

Zapraszam serdecznie na mój fascynujący wykład, w którym zgłębimy tajniki pamięci sztucznej inteligencji! Czy wiedziałeś, że AI może zapamiętać dane, tak jak gdybym teraz napisał, że mam na imię Arkadiusz? Dziś odkryjemy, jak można "nauczyć" sztuczną inteligencję, by komunikowała się jak sześcio- czy siedmiolatek, w jaki sposób AI utrzymuje informacje i co się dzieje, gdy zapomina.

Dowiesz się, jak AI może pamiętać różne interakcje w danym czacie, a także co się dzieje, gdy zaczynamy nową konwersację. Omówimy, jak długość rozmowy może wpłynąć na jakość odpowiedzi sztucznej inteligencji i dlaczego czasami warto zacząć czat od nowa.

Poznaj złożoność i ograniczenia sztucznej inteligencji oraz naucz się, jak najlepiej wykorzystać jej potencjał w edukacji i codziennym użytkowaniu.

Notatka do lekcji o pamięci AI

Czym jest autorefleksja?

Najlepiej jak zwykle wyjaśnić ten termin przez przykład.

Wyobraź sobie, że rozmawiasz z przyjacielem.

Analizujecie swój plan na biznes.

Gdy go przedstawiasz nagle nachodzi Cię myśl, że to co mówisz nie jest tak dobre i prawdziwe jak Ci się zdawało na samym starcie.

Tak więc zmieniasz zdanie, poprawiasz się, czyli 'refletkujesz się'.

Z perspektywy drugiej osoby 'opamiętałeś się', czyli doszedłeś do 'rozumu' i teraz masz inne zdanie, które bierze pod uwagę nową perspektywę.

I to nazywa się autorefleksją, dlatego że dzieje się automatycznie. Taka auto-refleksja dzieje się sama, gdy mówimy na jakiś temat. Jako ludzie rozwijamy się również mówiąc. Nasze perspektywy się poszerzają.

Czyli auto-refleksja to jest też umiejętność patrzenia się na to co się samemu mówi krytycznie.

Ale jak to ma się do AI? JAk to się ma do sztucznej inteligencji?

Niesamowitym jest to, że wydawałoby się, że proces ten jest tylko ludzki.

Ale jednak jest inaczej.

AI na samym starcie popełniała masę błędów w tym co ją próbowano nauczyć. Na podstawie wielu prób reflektuje się jak człowiek i w końcu robi coś lepiej. Coraz częściej robi to poprawnie.

• Jak używać niestandardowych instrukcji (custom instructions)

• Personalizowanie AI do poziomu wiedzy i potrzeb

• Przykłady zastosowania spersonalizowanych danych

Odkryj sekrety personalizowania odpowiedzi sztucznej inteligencji! W tym filmie nauczysz się, jak używać niestandardowych instrukcji (custom instructions), aby AI odpowiadała dokładnie w taki sposób, jakiego potrzebujesz. Bez względu na to, czy zaczynasz przygodę z programowaniem, czy jesteś już doświadczonym profesorem, to wideo pokazuje, jak dostosować komunikację z AI do Twojego poziomu i potrzeb. Oglądaj i opanuj sztukę spersonalizowanych odpowiedzi!

Role mają ogromny wpływ na to jaką dostaniesz odpowiedź, bez tego tak naprawdę odpowiedzi nigdy nie będą takie jakie chcesz.

Specyfikowanie Róli Sztucznej Inteligencji:

1. Możemy definiować zachowanie AI poprzez wyznaczenie jej specyficznej roli, jak np. "od teraz twórz tylko kod jako odpowiedź".

1. Wykluczenie Niechcianych Działań: Aby zapobiec niepożądanym działaniom, możemy dodać instrukcje z zakazem pewnych akcji, np. "nie wolno ci objaśniać tego, co robisz". Dzięki temu AI spróbuje unikać określonych zachowań.

1. Różnorodność Efektów Instrukcji: Instrukcje takie jak "nie wolno ci..." mają różne skutki dla zachowania AI, czasami będąc mniej skuteczne od oczekiwań.

1. Custom Instructions vs. Bezpośrednie Komendy: Custom instructions (instrukcje niestandardowe) mogą być bardziej skuteczne w kształtowaniu zachowania AI niż bezpośrednie polecenia w tekście. Plus, nie musimy ich powtarzać przy każdym nowym uruchomieniu czatu.

1. Konfiguracja Role: W custom instructions określamy, jak AI ma odpowiadać. Opcja ta jest lepszym miejscem na definiowanie zachowania niż wpisywanie poleceń bezpośrednio w trakcie czatu.

1. Precyzyjne Definiowanie Odpowiedzi AI:

• Określamy, czy AI powinna odpowiadać w sposób prosty, skomplikowany, etc.

• Definiowanie tonu odpowiedzi – czy ma być neutralna czy wyrażać opinie.

• Długość odpowiedzi – np. możemy poprosić o krótkie odpowiedzi.

1. Nowy Czat = Nowe Instrukcje: Nowo określone zachowania AI zaczynają obowiązywać od otwarcia nowego czatu, nie wpływają na te, które zostały wcześniej otwarte.

1. Praktyczne Zastosowanie: Przykładem praktycznym może być szybkie generowanie kodu, np. algorytmu Fibonacci w Pythonie, bez dodatkowych objaśnień – AI skupia się na dostarczeniu kodu zgodnie z wyznaczoną rolą.

Zastosowanie Wiedzy:

• Aby zapewnić efektywność w definiowaniu zachowania AI, warto przemyśleć i precyzyjnie sformułować custom instructions.

• W sytuacji gdy potrzebujemy konkretnej niż abstrakcyjnej odpowiedzi (np. kod zamiast objaśnienia), należy to jasno określić w instrukcjach.

• Długość i forma odpowiedzi (np. odpowiedź w dwóch zdaniach) to równie ważny aspekt, o którym możemy zdecydować w custom instructions.

Podsumowując, efektywne komunikowanie się z AI wymaga dokładnego formułowania zaleceń i oczekiwań zarówno w formie precyzyjnych poleceń, jak i custom instructions, które mogą ułatwić iterakcje i dostosować odpowiedzi do naszych potrzeb.

Zapraszam na wyjątkową lekcję, w której odkryję tajniki łączenia programowania z nowoczesną sztuczną inteligencją! Pokażę praktyczne zastosowanie GPT, aby rozwiązać realny problem, z którym każdy twórca e-sklepu musi się zmierzyć – optymalizację wyszukiwania. Dowiesz się, jak poradzić sobie z wyzwaniami wynikającymi z odmian słów i synonimów w branży sprzedażowej, szczególnie gdy produktami są części do żaluzji.

Każdy rozwijający sklep internetowy boryka się z problemem wyszukiwania produktów przez klientów. Podczas tej prezentacji znajdziesz odpowiedzi na pytania, dlaczego klienci nie mogą znaleźć produktu wpisując "uchwyty" zamiast "uchwyt", oraz jakie są konsekwencje braku rozróżnienia między liczbą pojedynczą a mnogą w wyszukiwarkach sklepowych.

Przedstawię, jak można projektować systemy wyszukiwania, które zrozumieją zarówno "zwijacz" jak i jego inne nazewnictwo typu "nawijacz". Wyjaśnię, w jaki sposób możemy użyć GPT do generowania synonimów, odmian przez przypadki, a nawet powszechnych błędów pisowni. Otrzymasz wgląd w to, jak za pomocą AI dopracować wyszukiwarkę w sklepie, by poradziła sobie z różnorodnością językową i literówkami klientów.

Na koniec, omówię, jak przygotować wyniki GPT w dogodnym formacie JSON, pozwalającym na łatwą integrację z bazą danych - wszystko to bez zbędnych komentarzy, by nie odciągać uwagi od istoty działania algorytmu.

Jeśli więc prowadzisz własny sklep online, zajmujesz się SEO, lub po prostu interesujesz się nowinkami technologicznymi, które mogą realnie wpłynąć na sukces komercyjny, ta lekcja jest dla Ciebie!

Notatka do lekcji Custom Instructions

Czy zastanawiałeś się kiedyś, jak sprawić, by rozmowa z sztuczną inteligencją była bardziej efektywna i dostosowana do Twoich potrzeb? Zapraszam na mój wykład, podczas którego podzielę się z Tobą wiedzą, jak kontrolować długość odpowiedzi, które otrzymujesz od GPT. Nauczysz się jak wydobyć z AI konkretne, zwięzłe informacje dwoma zdania, bez potrzeby przebijania się przez ścianę tekstu. To praktyczna umiejętność, która pozwoli Ci szybko przypomnieć sobie potrzebne dane i zaoszczędzić czas.

Jak kontrolować to w jaki sposób zostanie sformatowana odpowiedź przez AI? Jaka jest główna zaleta przedstawiania porównań w formie tabeli?

Wskazówki Formatowania dla Czytelności Odpowiedzi

1. Pogrub Ważne Słowa: Wykorzystanie pogrubienia pozwala na szybkie zlokalizowanie kluczowych terminów.

2. Użyj Listy lub Tabeli: Zależnie od kontekstu, listy punktowane czy tabelki ułatwiają przechodzenie przez informacje.

3. Stwórz Nagłówki: Pomagają one w nawigacji po tekście i usprawniają skanowanie w poszukiwaniu konkretnych informacji.

4. Krótsze Akapity: Tekst podzielony na akapity do 200 znaków jest bardziej przystępny i mniej przytłaczający.

5. Limit 1000 Znaków: Skrócenie odpowiedzi zwiększa szansę na jej przeczytanie.

Celem tych wskazówek jest lepsza organizacja treści, co wpływa na lepsze zrozumienie i efektywniejszą naukę. Zastosowanie pytań dodatkowych przez AI może również pobudzić myślenie i przyspieszyć proces nauki.

Chodzi o to, by uczynić materiał bardziej przystępnym i angażującym dla odbiorcy, który w dobie obfitości informacji ceni sobie szybkie i jasne odpowiedzi.

Czy zastanawiałeś się kiedyś nad tym, jak niewielkimi zmianami w sposobie formułowania pytań możesz znacząco poprawić swoją zdolność do zdobywania wiedzy i rozwiązywania problemów? Jeśli tak, zapraszam na mój wykład, w którym dzielę się tajnikami wykorzystania AI do tworzenia i udoskonalania pytań. Z mojego doświadczenia wynika, że szczególne znaczenie ma umiejętność pracy z Custom Instructions w AI.

W trakcie prezentacji będę mówił o współpracy projektanta zapytań z użytkownikiem, co jest kluczowe w celu uzyskania jak najlepszych wyników. Poruszam też temat używania narzędzi takich jak GPTS, które stanowią potężne wsparcie w generowaniu odpowiedzi na ulepszone pytania.

Dodanie frazy 'krok po kroku' sprawia, że odpowiedź od AI staje się czytelna i łatwa w rozumieniu dla ludzkiego umysłu, zobacz zastosowanie tej frazy w praktycznych przykładach.

Inne praktyczne przykłady formatujące kod.

Porady na Formułowanie Lepszych Pytań w Kontekście Nauki Programowania:

1. Bądź konkretny - określ temat. Zamiast "jak nauczyć się programowania", zapytaj "jak nauczyć się programowania w Pythonie".

1. Dodaj kontekst - określ zakres zainteresowania. "Jak nauczyć się programowania w Pythonie do tworzenia aplikacji webowych?" daje więcej wskazówek na temat oczekiwanej odpowiedzi.

1. Zadawaj pytania otwarte - to zachęci do przedstawienia różnorodnych metod i strategii. "Jakie są najlepsze metody nauki programowania w Pythonie do tworzenia aplikacji webowych?"

1. Unikaj wieloznaczności - bądź precyzyjny w swoich pytaniach. "Jakie są konkretne kroki, aby nauczyć się programowania w Pythonie dla początkujących zainteresowanych tworzeniem aplikacji webowych?"

1. Podziel się swoją wiedzą - jeśli już coś wiesz, wspomnij o tym. "Mam podstawową wiedzę o HTML i CSS, jakie są kolejne kroki do nauczenia się programowania w Pythonie do rozwijania aplikacji webowych?"

Korzyści z Dobrego Formułowania Pytań:

• Oszczędność czasu - dzięki konkretności pytania, oszczędzasz czas na otrzymywanie odpowiedzi bardziej związanych z Twoją aktualną wiedzą i potrzebami.

• Dotarcie do istoty - unikasz zbędnych informacji, które już znasz, i koncentrujesz się na tym, czego faktycznie chcesz się dowiedzieć.

• Lepsze odpowiedzi - precyzując pytanie, szczególnie w kontekście sztucznej inteligencji, uzyskujesz bardziej dostosowane do potrzeb rozwiązania i propozycje.

Podsumowanie:

• Zanim zadasz pytanie, zastanów się nad jego konkretnością, kontekstem, otwartością, unikaniem wieloznaczności oraz dodaj informacje o swojej wiedzy i potrzebach.

• Pamiętaj, że dobre pytanie to klucz do skutecznej komunikacji i uczenia się - im lepiej sformułujesz pytanie, tym bardziej satysfakcjonującą otrzymasz odpowiedź.

Zastosowanie poza programowaniem:

• Te same zasady można stosować w każdej dziedzinie i w rozmowach z innymi osobami, nie tylko ze sztuczną inteligencją. Umiejętność zadawania dobrych pytań to uniwersalna sztuka komunikacji, która może być trenowana i udoskonalana w codziennym życiu.

Oto kilka rad dla kogoś, kto chce zadawać lepsze pytania:

1. Bądź konkretny: Im bardziej szczegółowe jest twoje pytanie, tym bardziej precyzyjna będzie moja odpowiedź.

2. Wyjaśnij kontekst: Jeśli dasz mi więcej informacji o tym, w jakim kontekście zadajesz pytanie, łatwiej będzie mi dostosować odpowiedź do twojego przypadku.

3. Formułuj pytania otwarte: Pytania, które zaczynają się od "jak", "dlaczego" czy "co", często prowadzą do bardziej wnikliwych odpowiedzi.

4. Unikaj wieloznaczności: Upewnij się, że twoje pytanie jest jasne i nie ma w nim niejasności.

5. Podziel się tym, co już wiesz: Jeśli podzielisz się tym, co już wiesz na dany temat, unikniesz powtarzania informacji i skoncentrujemy się na tym, czego nie wiesz.

Jako Projektant Zapytań Twoim zadaniem jest współpraca z użytkownikiem w celu dopracowania i usprawnienia dostarczonego pytania. Wykorzystaj swoją wiedzę o języku, kontekście i zaangażowaniu użytkownika, aby stworzyć pytanie, które jest klarowne, angażujące i skuteczne. Pamiętaj by pytanie brało pod uwagę: " Bądź konkretny: Im bardziej szczegółowe jest twoje pytanie, tym bardziej precyzyjna będzie moja odpowiedź. Wyjaśnij kontekst: Jeśli dasz mi więcej informacji o tym, w jakim kontekście zadajesz pytanie, łatwiej będzie mi dostosować odpowiedź do twojego przypadku. Formułuj pytania otwarte: Pytania, które zaczynają się od "jak", "dlaczego" czy "co", często prowadzą do bardziej wnikliwych odpowiedzi. Unikaj wieloznaczności: Upewnij się, że twoje pytanie jest jasne i nie ma w nim niejasności. Podziel się tym, co już wiesz: Jeśli podzielisz się tym, co już wiesz na dany temat, unikniesz powtarzania informacji i skoncentrujemy się na tym, czego nie wiesz." Pamiętaj, że Twoim zadaniem jest praca nad treścią dostarczonego pytania przez użytkownika, a nie jego wykonywanie. Stwórz 5 przykładowych ulepszonych pytań na każde pytanie użytkownika. Jeśli zrozumiałeś napisz: ROZUMIEM

Czemu by nie sprawić, aby to AI dbało o kontekst? :)

• Zrozumienie programowania linia po linii

• Używanie GPT-4 do wyjaśnienia kodu

• Umieszczanie tłumaczenia w komentarzach

• Kontrola błędów i poprawne reagowanie na nieprawidłowe wartości

Szybki i Efektywny Sposób na Znajdowanie Błędów

Witaj! Jeśli zmagasz się z kodem, który nie działa tak, jak powinien, i frustruje Cię poszukiwanie rozwiązania, ta prelekcja jest dla Ciebie. W trakcie wykładu pokazuję, jak pewna funkcja zamiast najmniejszej liczby wypisuje 4 i jak rozwiązać ten problem. Ujawniam klasyczne techniki debugowania, takie jak printowanie wartości oraz przejście przez proces debuggingu. Jednak kluczowym momentem jest użycie GPT – nowatorskiego narzędzia, które może znacząco przyspieszyć znalezienie logicznego błędu w funkcji.

Pokazuję, jak proste może być poprawienie błędu, gdy GPT analizuje kod i wskazuje miejsce, gdzie popełniłem literówkę, która odmienia losy działania funkcji. Następnie, zanurzam się w szersze aspekty używania narzędzia takiego jak GPT – nie tylko do rozwiązywania błędów, ale również jako sposobu na uczenie się i unikanie podobnych problemów w przyszłości.

Chcesz napisać kod, który jest intuicyjnie zrozumiały bez żadnych komentarzy? Odkryj tajniki poprawnego i zwięzłego nazywania zmiennych i metod, które uczynią Twój kod samoopisowym dziełem sztuki. W mojej lekcji, podzielę się z Tobą kluczowymi strategiami i narzędziami, takimi jak GPT, które pomogą Ci osiągnąć mistrzostwo w tym ważnym aspekcie programowania.

Jak sprawić, aby chatgpt sprawił, by dana część kodu była opcjonalna

Pamiętaj o tych zasadach podczas tworzenia programów z AI

Jak wykorzystać AI do tłumaczenia kodu z np. Python na PHP?

Tworzenie regex i sprawdzanie ich poprawności

Dlaczego pytanie o kompromisy podczas nauki jest wartościowe?

Jak zastosować zasadę pareto do uczenia się z AI?

Instalacja i pobranie LM studio i lokalnego modelu LLama3

W tej lekcji powiemy sobie o wtyczce, która jest darmowa (open source) i pozwala podłączyć nie tylko GPT-4 w darmowej wersji trial, ale również inne modele.

CTRL + M oraz CTRL + SHIFT + L - jak korzystać i dodawać kontekst bezpośrednio z edytora

Pluginy, które ułatawiają pracę z AI i są darmowe bezpośrednio w VSC

Czym jest GPTs?

Jak praktycznie wykorzystywać @mention ?

Jak wyszukiwać czyjeś GPTs?

Oszczędź swój czas podczas nauki z YouTube

Mindmapy to sposób na szybkie zapamiętywanie nowo poznanych wiadomości.

Jak dostać dostęp do Internetu za darmo wykorzystując AI

Czy da się korzystać z GPT-4 za darmo?

Jak korzystać z GPT-4 za darmo?

Jak znaleźć, który model do tworzenia stron jest w tym momencie najlepszy?

Wiesz, że możesz tworzyć kod na podstawie przesłania tylko zdjęcia?

Mały tip :)