很開心重新開站, 有人想討論chatGPT與Delphi 互動經驗嗎 ? |
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yachanga
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yachanga
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leveon
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yachanga
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感謝回復
我目前也用python比較多 這是主流程式語言 但是早期包袱很多Delphi 舊程式, 因此需要轉換為python 語言 以前做不到 現在有GPT LLM 幫忙 應該有機會 目前研究方向是用 LAMMA 系列 LLM來實驗. 從Paper看LLAMA 從github, stackoverflow 拿code training 雖然資料來源少, 但是Delphi轉Python 簡單code 竟然LLM 做得到 非常驚豔 有興趣 可以一起來交流 ===================引 用 leveon 文 章=================== 看到令人感興趣的題目 來留言個幾句 https://github.com/HemulGM/ChatGPT 上面是delphi寫的Client, 隨手搜尋的 沒試過... 我目前都用python比較多 delphi都忘光啦 哈哈 目前研究方向是私有化的模型 給不想上雲的使用者使用 類似這樣的東西 https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca/releases/tag/v5.0 |
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leveon
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如果只是單純的轉移代碼到py 環境,其實可以考慮將pascal的代碼編成py 模組
尤其是如果pascal的代碼牽涉到較複雜的計算 在我搞AI的經驗中 常常在 py和C 中切換 , 如果可以 我也只想寫py 但沒辦法 一堆py 模組 都是C 寫的 ,引用的庫不同 計算精度不同 算出來結果都不一樣 回去C 改可能還比較簡單 同理 可能會發生在delphi和py互轉 尤其是計算結果需要跟過去保持 高度相容 最近intel又推AI PC了 ,剛試了一下 之前寫的推理在新的CPU跑 反而更慢 都不知道啥原因 看來邊緣運算這條路也是充滿荊棘 ===================引 用 yachanga 文 章=================== 感謝回復 我目前也用python比較多 這是主流程式語言 但是早期包袱很多Delphi 舊程式, 因此需要轉換為python 語言 以前做不到 現在有GPT LLM 幫忙 應該有機會 目前研究方向是用 LAMMA 系列 LLM來實驗. 從Paper看LLAMA 從github, stackoverflow 拿code training 雖然資料來源少, 但是Delphi轉Python 簡單code 竟然LLM 做得到 非常驚豔 有興趣 可以一起來交流 ===================引 用 leveon 文 章=================== 看到令人感興趣的題目 來留言個幾句 https://github.com/HemulGM/ChatGPT 上面是delphi寫的Client, 隨手搜尋的 沒試過... 我目前都用python比較多 delphi都忘光啦 哈哈 目前研究方向是私有化的模型 給不想上雲的使用者使用 類似這樣的東西 https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca/releases/tag/v5.0 |
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yachanga
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早期LLM尚未成熟前, 有很多rule base, tree base 轉譯程式, 隨著機器學習, 深度學習發展, 就有ML/DL model 可以做這件事情.
等到2022/12 chatGPT興起, Meta LLaMA 釋出, 開啟 LLM時代. 早期 Code 生成準確度 (Pass@1) 只有20%水準 (主要是Java, python), 2022年做到 40% 就很厲害, 40%就是 生成10次 code有4次是正確的。 所以 GitHub Copilot 是早期把 OpenAI LLM 導入協助code 補全建議, 目前相對成熟商用成功案例. 2022年從來沒想過可以做這件事, 沒想到 2023 GPT-4 推出號稱 Code 生成準確度 (Pass@1) 超過 80%, 令人讚嘆 Generatice AI & LLM 技術的快速發展. 2023/8 Meta CodeLLama推出加速 open source code LLM 發展. CodeLLama-34B 剛推出準度50%, 現在系列準確度最高達到 72%. 生成10次 code有7次是正確的。Open source code LLM 已經有相當的成熟度. 最近準備要積極做這件事 Delphi to Python, 目前想法是這樣. 把成對功能的 .pas .dfm 餵給 open source code LLM(大型語言模型), 然後搭配prompt(指令), 轉譯為 python code. 來看看 AI 能耐 究竟可以做到什麼程度 ===================引 用 leveon 文 章=================== 如果只是單純的轉移代碼到py 環境,其實可以考慮將pascal的代碼編成py 模組 尤其是如果pascal的代碼牽涉到較複雜的計算 在我搞AI的經驗中 常常在 py和C 中切換 , 如果可以 我也只想寫py 但沒辦法 一堆py 模組 都是C 寫的 ,引用的庫不同 計算精度不同 算出來結果都不一樣 回去C 改可能還比較簡單 同理 可能會發生在delphi和py互轉 尤其是計算結果需要跟過去保持 高度相容 最近intel又推AI PC了 ,剛試了一下 之前寫的推理在新的CPU跑 反而更慢 都不知道啥原因 看來邊緣運算這條路也是充滿荊棘 |
發表時間：2023-12-16 15:14:49
IP:218.164.xxx.xxx 未訂閱
系統時間：2024-04-27 21:14:38
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