By HUN-REN (external) 2024-12-12
A Python programnyelvre fókuszáló kurzus gyakorlati példákon keresztül mutatja be, hogy hogyan használhatóak a nagy nyelvi modellek (LLM) egyes programozási feladatok gyorsabbá és hatékonyabbá tételére. A képzés során egyszerűbb kódrészletek generálásától kezdve hibakeresésig, illetve korábban megírt kód dokumentálására és szükség esetén értelmezésére fogjuk használni az LLM-eket. A képzés során bevált promptokat tekintünk át közösen, beszélünk az LLM-ek használatának kihívásairól, a technológia jelenlegi határairól. Az elméleti részek mellett a résztvevők irányított gyakorlatok segítségével tapasztalhatják meg, hogy az LLM-ek, hogyan tudják támogatni az egyes Python programozási feladatokat.
A képzéshez ChatGPT ingyenes hozzáférés javasolt. Az összeállított tananyag egy része egy interaktív jegyzetfüzetben (Jupyter notebook) böngészőből érhető el a Google Colaboratory platform (https://colab.research.google.com/) segítségével. Ide szintén érdemes regisztrálni a képzés előtt.
Előadó: Kollányi Bence
-
Az LLM-ek és Python programozási képességeik bemutatása
A nagy nyelvi modellek rövid története és fejlődése Az LLM-ek alapvető működése Hogyan képes egy LLM Python kódot generálni természetes nyelvi kérések alapján Milyen tanuló adatokat használnak az LLM-ek programozáshoz Népszerű LLM-alapú webes szolgáltatások és eszközök áttekintése
-
Python kód generálása LLM-ek segítségével
Egy prompt összetevői – a kód vagy függvény céljának, bemeneteinek és várható kimeneteinek meghatározása Jól működő promptok egyes kódolási feladatokhoz (pl. függvények definiálása, osztályok létrehozása, teljes szkriptek generálása) Az LLM-ek által generált kód felülvizsgálata és tesztelése Az LLM által generált kódban előforduló hibák kiszűrése
-
Hibakeresés és kódoptimalizálás LLM-ek segítségével
Jól működő promptok egy programkód hibáinak azonosításához Az LLM visszajelzéseinek értelmezése A hatékonyság és az olvashatóság javítása LLM-ekkel (a kód refaktorálása, teljesítményjavítás) A hibakeresés és az LLM-ekkel történő optimalizálás gyakori buktatói
-
Kód dokumentálása és magyarázata LLM-ek segítségével
A jól dokumentált kód fontossága az együttműködés (közös fejlesztés), a kód karbantartása és a tudásmegosztás szempontjából Kommentek, docstringek és README fájlok generálása LLM-ek segítségével A README fájlok fő összetevői (a projekt áttekintése, előfeltételek, telepítési utasítások, használati példák) LLM-ek használata komplex kódok magyarázatára és önfejlesztéshez, tanuláshoz