سد الفجوة بين LLMs والبرمجة باستخدام TypeChat
في الوقت الحالي ، تعد نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مثل ChatGPT الخاصة بـ OpenAI قديمة. على الرغم من أنها ليست مثالية ، إلا أنها يمكن أن تساعد في جميع أنواع المهام مثل إنشاء جداول بيانات Excel فعالة ، وكتابة خطابات الغلاف ، وطلب مراجع موسيقية ، وإنشاء برامج كمبيوتر عاملة بعدة لغات. شيء واحد لا تفعله LLMs بعد هو الاندماج بشكل جيد مع واجهات التطبيقات الحالية. ومع ذلك ، هذا هو المكان الذي تأتي فيه مكتبة TypeChat ، مما يسد الفجوة بين LLMs والبرمجة.
TypeChat هي مكتبة تجريبية مرخصة من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا من Microsoft تقع بين المستخدم و LLM وتنسيق استجابات AI الآمنة من النوع بحيث يمكن إعادة توصيلها بسهولة بالواجهة الأصلية. يقوم بذلك عن طريق إنشاء استجابات JSON استنادًا إلى إدخال المستخدم ، مما يجعل من السهل أخذ مدخلات المستخدم مباشرة ، وتشغيلها من خلال LLM ، ثم استخدام الإخراج مباشرة في جزء آخر من التعليمات البرمجية. يمكن استخدامه لأشياء مثل مطالبات النماذج الأولية والتحقق من صحة الإجابة ومعالجة الأخطاء. كما أنه لا يقتصر على LLM واحد ويمكن تعديله بسهولة تامة للعمل مع العديد من النماذج الحالية.
لا يزال البرنامج في مراحله الأولى ، ولكنه يأمل في تسهيل العمل بين إدخالات المستخدم في البرامج الحالية وماجستير في إدارة الأعمال التي سرعان ما أصبحت عصرية في عالم تكنولوجيا المعلومات. نتوقع أن نرى المزيد من الأدوات مثل هذه متاحة مع بدء المزيد من الأشخاص في استخدام هذه الأدوات الجديدة ، التي لها العديد من التطبيقات التي تتجاوز مجرد كتابة التعليمات البرمجية.
في الوقت الحالي ، تعد نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مثل ChatGPT الخاصة بـ OpenAI قديمة. على الرغم من أنها ليست مثالية ، إلا أنها يمكن أن تساعد في جميع أنواع المهام مثل إنشاء جداول بيانات Excel فعالة ، وكتابة خطابات الغلاف ، وطلب مراجع موسيقية ، وإنشاء برامج كمبيوتر عاملة بعدة لغات. شيء واحد لا تفعله LLMs بعد هو الاندماج بشكل جيد مع واجهات التطبيقات الحالية. ومع ذلك ، هذا هو المكان الذي تأتي فيه مكتبة TypeChat ، مما يسد الفجوة بين LLMs والبرمجة.
TypeChat هي مكتبة تجريبية مرخصة من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا من Microsoft تقع بين المستخدم و LLM وتنسيق استجابات AI الآمنة من النوع بحيث يمكن إعادة توصيلها بسهولة بالواجهة الأصلية. يقوم بذلك عن طريق إنشاء استجابات JSON استنادًا إلى إدخال المستخدم ، مما يجعل من السهل أخذ مدخلات المستخدم مباشرة ، وتشغيلها من خلال LLM ، ثم استخدام الإخراج مباشرة في جزء آخر من التعليمات البرمجية. يمكن استخدامه لأشياء مثل مطالبات النماذج الأولية والتحقق من صحة الإجابة ومعالجة الأخطاء. كما أنه لا يقتصر على LLM واحد ويمكن تعديله بسهولة تامة للعمل مع العديد من النماذج الحالية.
لا يزال البرنامج في مراحله الأولى ، ولكنه يأمل في تسهيل العمل بين إدخالات المستخدم في البرامج الحالية وماجستير في إدارة الأعمال التي سرعان ما أصبحت عصرية في عالم تكنولوجيا المعلومات. نتوقع أن نرى المزيد من الأدوات مثل هذه متاحة مع بدء المزيد من الأشخاص في استخدام هذه الأدوات الجديدة ، التي لها العديد من التطبيقات التي تتجاوز مجرد كتابة التعليمات البرمجية.
What's Your Reaction?
