Решение задач на стажировку аналитика в Яндекс. Подключаем GPT-4 Turbo, пробуем открыте ИИ для напсиания кода!
Затем я решил 2 из них с помощью GPT-4 в боте.
GPT-4 решил первые 2 задания с первого раза, с одного промпта, а 3 задание никак не мог решить. Еще я рассказал про крутую арену с LLM - сайт chat.lmsys.orgна нем я попробовал решить 3 задание с помощью 6 разных LLM, но ни одна не справилась
Здесь я подробно разобрал 3 задания на стажировку в летнюю школу Яндекс, машинное обучение и data science.
Ни codellama-70b-instruct, ни gemma-1.1-7b-it, ни mixtral-8x7b-instruct-v0.1, ни qwen-max-0428
Если решать задание по частям, всё бы получилось, но с одного промпта никак.
Вот полное видео с разбором задач:
Лучшие боты на базе GPT для различных задач!
Недавно снова появился загадочный LLM под названием “im-a-good-gpt2-chatbot”, который невероятно хорошо справляется с широком спектром задач. Модель утверждает, что создана компанией OpenAI и обращается к их документации при запросах. Пользователи предполагают, что это тестирование ранних версий GPT-5.
Подробно об этом можно почитать здесь.
Многие популряне боты успели добавить модель с свой функционал.
В результате добавления новой модели, боты стали значительно умнее и работают на полную мощность!
Мы собрали список лучших ботов на базе GPT, некоторые из которых уже добавили новую модель im-a-good-gpt2-chatbot и работают они реально круто.
- Creative Ad Maker — выдающийся копирайтер, который придумает для вас и пост в блоге, и рекламную кампанию. Включает в себя обширный набор виральных кейсов.
- Chatgpturbobot - лучший бесплатный бот, который поддерживает новые версии GPT. Бот также поддерживает визуальную модель gpt, вы можете отправить скриншот за задачей боту и он пришлет вам решение, крутая вещь.
- Growth Hacking Expert — предложит вам идеи для стартапов с учетом ограниченного бюджета и предоставит технические детали. За кулисами у бота — обширный набор успешных кейсов.
- Creative Answers & Brainstorm GPT — генерирует креативные ответы даже на самые скучные вопросы. Например, вместо «Собирать виноград в Италии» он предложит вам не только виноградник, но и потенциальный город поблизости и так далее.
- Anti AI-Detection — скроет ваш текст от обнаружения ИИ. Случайным образом маскирует ваши генерации под человеческий текст.
- Image Edit | img2img — бот для редактирования и генерации изображений. Стал еще более полезным с появлением редактора изображений в ChatGPT: просто предоставьте ему изображение, и он создаст похожее.
Data Science разбор реальной задачи с собеседования. Прогнозирование оттока клиентов
Это отличная задача с собеседования, потому что здесь рассматривается много понятий из Data Science, ML и аналитики:
— разведочный анализ данных EDA
— прогнозирование с помощью логистистической регрессии
— прогнозирование с помощью случайного леса
— k-means-кластеризация, построение дендрограммы
— построение корреляционной матрицы, работа с категориальными признаками.
Если готовитесь к собесу, рекомендую видео - 100 вопросов с собеседований Data Science — часть 1 https://www.youtube.com/watch?v=6Pk4OgdNxXQ&t=20s #python #machinelearning #машинноеобучени #datascience #datascientist #аналитикаданных
Format C:
Всем привет, Пикабу!
Наверное, это будет самый сложный пост в моей жизни, так как я никогда ранее не вел блог или что-то подобное. Я хочу начать серию постов, которая будет содержать реальные проекты по программированию на фрилансе.
Зачем это? Просто хочется делиться любым опытом с сообществом. Возможно кому-то даже удастся помочь или просто обсудить проект.
Сразу скажу, я не профессиональный программист. Все, что я знаю - черпал в разное время из книг и Youtube. Да, когда-то начинал по книге изучать Delphi, а с помощью форумов и HTML писал для себя простенькие сайты. Прошло довольно много времени, изучение было успешно отложено. Около года назад снова заинтересовало написание кода, выбор пал на распиаренный Python. В общем сейчас владею небольшим багажом знаний по Python, HTML верстке с CSS, JavaScript и немного C# (На C# имеется опыт в написании плагинов для игры Rust).
В данный момент есть огромное желание практиковаться, сталкиваться с трудностями и искать решения. Именно поэтому подался на фриланс. Конечно, я не буду рекламировать площадки при публикации проектов.
Ну и чтобы завершить данный поток написанных слов, расскажу о своем первом опыте на фрилансе. Как и ожидалось мной, опыт был негативным в силу моего доверия к людям. Мне удалось взять задание по редактированию шаблона сайта на Joomla. Ранее я уже сталкивался с этой CMS и базовые принципы работы имелись. Как это обычно бывает, заказчику потребовалось больше, чем было указано в описании задания. Я согласился, так как хотелось получить опыт в реальном заказе. Сейчас я не буду описывать в чем конкретно заключалась задача и ее многочисленные подзадачи в виде "мелких" правок и какова была реализация. Скажу только итог - я выполнил всю работу и не получил за свою работу ни копейки. Да, таков был первый опыт.
Я очень надеюсь, что найдутся те, кому это будет интересно. Надеюсь, что найдутся и те, кто будет тоже делиться своими знаниями. В общем, Пикабу, не кидай камни)
Записал на YouTube бесплатный обучающий курс по инженерии данных, кому интересно - можете ознакомиться
IT, Python3, SQL, Linux, Data Engineering, разработка, Программирование, обучение, Войти в IT, Airflow
Всем привет!
Меня зовут Александр.
В IT работаю уже почти 15 лет, большую часть этого времени что-то делаю с данными: от инженерии и аналитики - до машинного обучения.
Последние несколько лет начал менторить людей (пруф: https://getmentor.dev/mentor/aleksandr-berdyshev-1720).
И меня поразило: из 10 человек, которые пытались в IT вкатиться через Python, все 10 человек шли в Backend - разработку. Где вакансий не так уж и много, т.к. приходится конкурировать с разработчиками на PHP, Go, Node.js
Я подумал: "Странно, почему все в бекендеры пытаются пойти?". Дело оказалось в том, что про инженерию или аналитику данных люди даже не слышали (а там вакансий даже больше, чем на бекенд на Python. Сейчас просто дикая нехватка аналитиков данных).
А почему не слышали - потому что на русскоязычном ютубе об этом информации практически нет.
Я решил исправить это дело, набрал бесплатно группу в 12 человек и начал их учить на инженеров данных. Все снятые видео выкладывал на ютуб.
Почему стоит входить в IT через инженерию данных:
Бесплатный курс "С 0 на инженера данных" тут:
Записал 40 уроков - их реально пройти за 4 месяца со всеми ДЗ.
Рассказываю про Python, Linux, SQL, Airflow.
Видоса до 4-го бывают иногда проблемы со звуком, потом эти проблемы решил.
Записывал всё для людей, начинающих с 0 - так что не стоит на уроке с типами данных писать, что я не даю на 1-2 уроке людям сразу мутабельность - у меня была задача идти в таком темпе, чтобы новички всё поняли и не забили.
Надеюсь кому-то это поможет изменить свою жизнь и начать нормально зарабатывать.