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ChatGPT初体验

ChatGPT初体验

作者: 三更冷 | 来源:发表于2023-02-03 23:15 被阅读0次

    调用 ChatGPT 对话模型的接口API,测试一下 ChatGPT 在编码辅助上、解决编程问题的能力。

    测试一:找出程序的bug

    先给出一段向集合添加新元素的代码,但会抛并发修改异常:


    发送请求

    基于官方的轮子略作修改:https://beta.openai.com/docs/libraries/community-libraries

    import cn.hutool.http.HttpRequest;
    import com.alibaba.fastjson.JSON;
    import com.google.common.collect.Lists;
    import lombok.Builder;
    import lombok.Data;
    import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
    import org.junit.Test;
    
    import java.util.List;
    
    @Slf4j
    public class ChatGPTDemo {
    
        @Test
        public void test() {
            String prompt = "这是一段JAVA代码,请找出代码中的 bug 并且描述 bug 及原因,最后自动修复 public class Demo { public static void main(String[] args) { List<Integer> list = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5).collect(toList()); for (Integer i : list) { if(i == 1){ list.add(6); } } } }";
    
            String token = "填写自己注册的token";
            //发送post请求
            String postResult = HttpRequest.post("https://api.openai.com/v1/completions")
                    //设置请求头
                    .header("Content-Type", "application/json")
                    .header("Authorization", "Bearer " + token)
                    //传输参数
                    .body(JSON.toJSONString(Completions.builder()
                            .model("text-davinci-003")
                            .prompt(prompt)
                            .max_tokens(2048)
                            .temperature(0)
                            .top_p(1)
                            .frequency_penalty(0)
                            .presence_penalty(0.6)
                            .stop(Lists.newArrayList(" Human:", " AI"))
                            .build()))
                    .execute()
                    .body();
    
            log.info("postResult: {}", postResult);
    
            ChatGPT chatGPT = JSON.parseObject(postResult, ChatGPT.class);
            for (ChatGPT.Choices choice : chatGPT.getChoices()) {
                System.out.println(choice.getText());
            }
        }
    
        @Data
        public static class ChatGPT {
            private String id;
            private String object;
            private long created;
            private String model;
            private List<Choices> choices;
            private Usage usage;
    
            @Data
            public static class Choices {
                private String text;
                private int index;
                private String logprobs;
                private String finish_reason;
            }
            @Data
            public static class Usage {
                private int prompt_tokens;
                private int completion_tokens;
                private int total_tokens;
            }
        }
    
        @Data
        @Builder
        public static class Completions {
            private String model;
            private String prompt;
            private int max_tokens;
            private double temperature;
            private int top_p;
            private int frequency_penalty;
            private double presence_penalty;
            private List<String> stop;
        }
    }
    

    打印返回结果

    bug:在循环中修改集合内容,导致循环出现异常。
    原因:在循环中修改集合内容,会导致集合的大小发生变化,从而导致循环出现异常。
    自动修复:
    public class Demo {
        public static void main(String[] args) {
            List<Integer> list = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5).collect(toList());
            List<Integer> tempList = new ArrayList<>(list);
            for (Integer i : tempList) {
                if(i == 1){
                    list.add(6);
                }
            }
        }
    }
    
    

    评价:描述正确,方法正确,复制出来一个新集合能成功添加。

    测试二:编写算法

    问题:实现Java版本冒泡排序算法的代码和执行样例

    它给的答案:

    public class BubbleSort {
        public static void main(String[] args) {
            int[] arr = {3, 9, -1, 10, 20};
    
            //外层循环控制排序趟数
            for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
                //内层循环控制每一趟排序多少次
                for (int j = 0; j < arr.length - 1 - i; j++) {
                    if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                        int temp = arr[j];
                        arr[j] = arr[j + 1];
                        arr[j + 1] = temp;
                    }
                }
            }
    
            System.out.println("排序后的数组:");
            for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
                System.out.print(arr[i] + " ");
            }
        }
    }
    
    执行样例:
    排序后的数组:
    -1 3 9 10 20 
    

    评价:方法正确,也能通过运行。

    测试三:回答SQL题

    问题如下:

    已知有如下4张表:
    
    学生表:student(学号,学生姓名,出生年月,性别)
    create table Student(Sid varchar(6), Sname varchar(10), Sage datetime, Ssex varchar(10));
    
    成绩表:score(学号,课程号,成绩)
    create table SC(Sid varchar(10), Cid varchar(10), score decimal(18,1));
    
    课程表:course(课程号,课程名称,教师号)
    create table Course(Cid varchar(10),Cname varchar(10),Tid varchar(10));
    
    教师表:teacher(教师号,教师姓名)
    create table Teacher(Tid varchar(10),Tname varchar(10));
    
    
    请查询出只选修两门课程的学生学号和姓名;查询成绩表中各科成绩前两名的信息以及排名
    

    它给的答案:

    查询出只选修两门课程的学生学号和姓名:
    SELECT s.Sid,s.Sname 
    FROM Student s 
    WHERE (SELECT COUNT(*) FROM SC WHERE s.Sid=SC.Sid) = 2;
    
    查询成绩表中各科成绩前两名的信息以及排名:
    SELECT sc.Sid,sc.Cid,sc.score,RANK() OVER(PARTITION BY sc.Cid ORDER BY sc.score DESC) AS rank 
    FROM SC sc 
    WHERE RANK() OVER(PARTITION BY sc.Cid ORDER BY sc.score DESC) <= 2;
    

    评价:前半正确,后半错误(不能在WHERE子句中使用窗口函数)。再试了下依旧错误,还错的更远了?返回如下:

    SELECT s.Sid,s.Sname,c.Cname,sc.score,
    RANK() OVER(PARTITION BY c.Cname ORDER BY sc.score DESC) AS rank 
    FROM Student s,SC sc,Course c 
    WHERE s.Sid=sc.Sid AND sc.Cid=c.Cid 
    ORDER BY c.Cname,sc.score DESC;
    

    正确sql应该如下:

    SELECT * from 
    (SELECT  Sid,Cid,score,rank() over(PARTITION by Cid ORDER BY score desc) as rank_total FROM SC ) A 
    where A.rank_total<= 2;
    

    不过 ChatGPT 还是非常强大的,已经能解决很多初级编程问题了,某种程度可以说颠覆搜索引擎!未来发展前景恐怕非常广阔。

    最后做个小结

    它是对现有海量存量数据进行的搜索、加工、排列和组合,可以完成很多通用的、重复度高的、格式固定的任务,从而减轻我们的工作量,但它不能超出知识边界的束缚,也就带来不了知识的增量,错误的输出还需要人为纠正、人工标注。

    之前 Stack Overflow 宣布临时禁止 ChatGPT 生成答案,就恰巧暴露了它某些时候生成代码、解决方案不可靠甚至有害的一面。如若被它成功制造了一大堆“以假乱真”、“真假掺半”的文本到 Stack Overflow,可以证实AI模型训练的“成功”,但也就蒙蔽了需要解答释疑、同时分辨能力不强的那些人,最终降低论坛质量。

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