Chat GPT (이하 GPT)를 GPT-4 기준으로 프롬프트를 어느정도 잘 튜닝하여 질문하면 꽤 좋은 코드를 얻거나 인사이트를 얻을 수 있음.
내경우 ffmpeg 를 라이브러리 형식으로 사용하는데 좀만 깊게 들어가면 자료가 부족한 편임 (대부분 ffmpeg cli 사용 관련된 자료)
GPT 와의 대화를 통해 보다 빠르게 원하는 기능을 구현 할 수 있었음.
완벽히 동작하는 코드가 아니더라도 지금 구현중인 코드의 부족한 한가지 영감을 얻는데는 부족함이 없었기 때문.
요즘은 제한적이지만 플러그인이 개방되면서 으로 GPT 가 최근 기록을 검색하여 요약하고 전달도 해줌
또 최근에는 깃헙 Copilot 도 사용중인데 코드 작성 시간을 꽤 단축해줌, 집중력이 좀 떨어졌을때도 귀찮은 부분은 알아서 만들어주니까 스테미너가 절약된다고 해야하나..
이러한 경험들을 바탕으로 생성 AI 는 초급보다는 일정 수준 이상의 배경지식을 가지고 있는 중급 이상 프로그래머가 훨씬 혜턕을 많이 받는다고 생각함.
예전에는 구글링이 이와 같은 맥락이였던거 같은데 (지금도 중요하지만) 같은 도구가 있어도 검색을 잘하냐 못하냐 차이가 꽤나 큼.
GPT 계열이 발달하면서 정확한 비교는 어렵지만 고급 1, 중급 2, 초급 4 명이 해야 할 프로젝트를 고급 1명 중급 2명이서 할 수 있게 되는 느낌?
두서없지만 그냥 그런 생각이듬.
기존에는 신입이들한테 리서치 시키거나 하던 부분을 걍 코파일럿한테 물어보고 할일하다 내용 보고 하면 되니까 훨씬 편하긴 함 난 엔지니어라 리서치 위주로 일하는데 이게 존나 편하더라
근데 빙 이새낀 대답 좀 빨리 했으면...속터짐 ㄹㅇ
빙은 안써서 모르겠음. GPT 돈내고 쓰는데 플러그인 API 공개되어있어서 내 로컬 파일을 읽을 수 있는 플러그인을 작성하면 어떻게 될지 테스트 해보려고함 예를들어 /Volume/Example 경로에 있는 프로젝트 파일을 읽고 개선해야할 점을 알려줘 같은 명령이 가능할거 같은데.
대단위 분석은 좀 힘들지 않을까? 아직까지 난 코드나 이런부분은 안물어보긴 함 빙이 레퍼런스 체크가 확실해서 애매한 부분은 도큐 확인하기 편하게 돼있어서 그런 부분이 좋음
확실히 출처가 필요한 리서치에는 유용하겠네, 대단위 분석은 금방 가능해질거 같음. 최근 오픈소스로 나오는 모델중에서 84k 토큰 을 입력 받을 수 있는 모델도 나왔으니까.
그러류가능성 놏지
주니어가 찾아보면서 시니어 도와줄 업무는 확줄고 잡무만 그대로여서 우리팀은 인턴만 뽑는추세