ChatGPT đã cách mạng hóa mô hình AI chatbot, ngày càng có nhiều cách dùng ChatGPT hữu ích ở mọi lĩnh vực, trong đó có phát triển phần mềm. Biết cách dùng ChatGPT, developer không chỉ tiết kiệm thời gian và cải thiện chất lượng công việc, mà còn có thể tự động hóa các quy trình và nâng cao chất lượng quản lý dự án. Hãy cùng tìm hiểu rõ hơn cách dùng ChatGPT ở bài viết này nhé!
Đọc bài viết này để:
- Biết ChatGPT là gì và tổng quan cách dùng ChatGPT đối với developer
- Có thêm nhiều gợi ý các cách dùng ChatGPT hiệu quả cho công việc của bạn
- Có danh sách các khoá học ChatGPT hữu ích
Read English version ChatGPT for Developer.
Vì sao developer cần biết cách dùng ChatGPT?
ChatGPT là một mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing – NLP) với dữ liệu lớn, tiên tiến được thiết kế để trả lời các truy vấn (queries) hoặc lời nhắc (prompt) bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Ngôn ngữ tự nhiên là gì?
Nói một cách đơn giản, ngôn ngữ tự nhiên là bất kỳ ngôn ngữ nào đã phát triển ở con người thông qua việc sử dụng và lặp lại hàng ngày. Đó là những gì bạn nói, viết hoặc sử dụng bằng ngôn ngữ ký hiệu một cách vô thức.
ChatGPT dựa trên kiến trúc GPT (Generative Pre-training Transformer), sử dụng các thuật toán học sâu để hiểu, phân tích ngôn ngữ của con người và tạo các phản hồi. Nhờ đó, ChatGPT có thể trở thành công cụ trợ giúp hoàn hảo cho các developer trong việc phát triển và thử nghiệm phần mềm.
Những developer biết cách dùng ChatGPT sẽ có lợi thế:
- Viết code nhanh hơn
- Chất lượng code được cải thiện
- Tìm lỗi nhanh và hiệu quả
- Tự động hóa được các tác vụ lặp đi lặp lại
- Khám phá nhanh những ý tưởng mới
- Viết và xây dựng các test case hiệu quả
- Thu thập nhanh các thông tin phục vụ nghiên cứu
- Dễ dàng đơn giản hóa các code phức tạp
Ngoài hỗ trợ viết code, ChatGPT còn là công cụ hữu ích dành cho developer trong nhiều tác vụ cần viết lách khác.
Xem ngay: Cách viết CV IT sử dụng AI (ChatGPT) giúp bạn nhận được phỏng vấn
Tham khảo: Việc làm hấp dẫn dành cho Full-stack developer
Cách dùng ChatGPT 1: Dành cho developer để Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Thế mạnh cốt lõi của ChatGPT mà developer có thể tận dụng là hỗ trợ các nhiệm vụ liên quan đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong quá trình phát triển phần mềm. Cụ thể:
Sentiment Analysis (Phân tích cảm xúc)
ChatGPT có khả năng dịch và hiểu bối cảnh cảm xúc đằng sau một đoạn văn bản nhất định, do đó nó phù hợp để tối ưu hiệu quả của các công cụ sentiment analysis.
Developer có thể huấn luyện ChatGPT dựa trên các bộ dữ liệu, để phân tích các đoạn text là tích cực, tiêu cực hoặc trung lập.
Điều này hữu ích cho việc phân loại phản hồi của khách hàng, theo dõi mạng xã hội và nghiên cứu thị trường.
Đưa ra dưới đây là một ví dụ thực hiện sentiment analysis với ChatGPT:
|
LƯU Ý:
+ Đảm bảo đã cài đặt thư viện OpenAI. + Thay thế phần ‘YOUR_API_KEY’ bằng khóa API OpenAI của mình.
|
import openai def analyze_sentiment(text): # Thiết lập xác thực API OpenAI openai.api_key = 'YOUR_API_KEY' #Thay bằng mã khoá API OpenAI của bạn # Mẫu prompt cho sentiment analysis prompt = f"This is a sentiment analysis task. The sentiment of the following text is: '{text}'" # Thực hiện sentiment analysis bằng ChatGPT response = openai.Completion.create( engine='text-davinci-003', prompt=prompt, max_tokens=1, temperature=0, n=1, stop=None ) # Trích xuất kết quả sentiment lable sentiment = response.choices[0].text.strip() return sentiment # Ví dụ text = "I really enjoyed watching that movie!" sentiment = analyze_sentiment(text) print(f"Sentiment: {sentiment}")
Chatbot
Bằng cách tích hợp ChatGPT vào framework chatbot, developer có thể cải thiện đáng kể khả năng đàm thoại của chatbot như: tạo tương tác hội thoại có ý nghĩa, hiểu được nhu cầu của người dùng và cung cấp thông tin có liên quan.
Điều này hữu ích cho các tính năng hỗ trợ khách hàng, nghiên cứu và xây dựng trợ lý ảo.
Dưới đây là ví dụ về xây dựng một chatbot với API ChatGPT với bộ nhớ đàm thoại trong Python:
import random # Xác định từ điển đầu vào có thể xảy ra của người dùng và các phản hồi tương ứng của bot bot_responses = { "hello": ["Hello!", "Hi there!", "Greetings!"], "how are you?": ["I'm good, thanks!", "I'm doing great!", "All good!"], "what's your name?": ["I'm a chatbot!", "You can call me ChatBot.", "I don't have a name."], "bye": ["Goodbye!", "See you later!", "Take care!"], "default": ["I'm sorry, I didn't understand.", "Could you please rephrase that?", "I'm still learning, can you ask something else?"] } def chatbot(): print("ChatBot: Hi! How can I assist you today?") while True: user_input = input("User: ").lower() if user_input == "bye": print("ChatBot: " + random.choice(bot_responses["bye"])) break response = bot_responses.get(user_input, bot_responses["default"]) print("ChatBot: " + random.choice(response)) # Chạy chatbot chatbot()
Giải thích:
Trong ví dụ trên, chatbot sử dụng một từ điển có tên là ‘bot_responses’ để sắp xếp thông tin đầu vào của người dùng với các phản hồi tương ứng của bot.
Nếu người dùng nhập một thông tin đầu vào có tồn tại trong từ điển, chatbot sẽ chọn ngẫu nhiên một phản hồi tương ứng trong danh sách.
Nếu đầu vào của người dùng không thể xác định, chatbot sẽ mặc định trả về một phản hồi chung.
Bạn có thể thêm các dữ kiện đầu vào và phản hồi bằng cách thêm các cặp key-value vào từ điển ‘bot_responses’. Developer cũng có thể tích hợp các thư viện xử lý ngôn ngữ tự nhiên như NLTK hoặc spaCy để có các chức năng chatbot nâng cao hơn.
Dịch thuật ngôn ngữ
Nếu đào tạo ChatGPT theo hướng dịch thuật (thường được thực hiện với việc sử dụng parallel corpora – kho dữ liệu song song), developer có thể phát triển mô hình ngôn ngữ có khả năng dịch văn bản tức thời và chính xác.
Điều này hữu ích khi xây dựng các ứng dụng đa ngôn ngữ hoặc đơn giản là ứng dụng dịch thuật.
Đây là một ví dụ sử dụng ChatGPT để dịch ngôn ngữ:
import openai def translate_text(text, source_lang, target_lang): # Thiết lập xác thực API OpenAI openai.api_key = 'YOUR_API_KEY' # Thay bằng mã khoá API OpenAI của bạn # Mẫu prompt để dịch thuật prompt = f"Translate the following {source_lang} text to {target_lang}: \n{text}" # Tạo bản dịch bằng ChatGPT response = openai.Completion.create( engine='text-davinci-003', prompt=prompt, max_tokens=100, temperature=0.7, n=1, stop=None ) # Trích xuất văn bản đã dịch translation = response.choices[0].text.strip() return translation # Ví dụ sử dụng ChatGPT để dịch thuật text = "Hello, how are you?" source_lang = "English" target_lang = "Spanish" translation = translate_text(text, source_lang, target_lang) print(f"Translated text: {translation}")
Sửa lỗi ngữ pháp
ChatGPT có khả năng đề xuất sửa lỗi ngữ pháp hoặc lựa chọn thay thế cho văn bản.
Tận dụng điều này, developer có thể đào tạo ChatGPT trên dữ liệu được chú thích, để xây dựng các mô hình ngôn ngữ với chức năng tìm và sửa lỗi ngữ pháp.
Điều này hữu ích cho việc xây dựng các công cụ viết hoặc hiệu đính văn bản.
Đây là một ví dụ sử dụng ChatGPT để sửa lỗi ngữ pháp:
import os import openai openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") response = openai.Completion.create( model="text-davinci-003", prompt="Correct this to standard English:\n\nShe no went to the market.", temperature=0, max_tokens=60, top_p=1.0, frequency_penalty=0.0, presence_penalty=0.0 )
Các công cụ AI giúp xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác ngoài ChatGPT:
Cách dùng ChatGPT 2: Dùng để phân tích dữ liệu và tạo insight
ChatGPT có thể được dùng để nghiên cứu và phân tích dữ liệu khi xây dựng các tài liệu liên quan đến code.
Với mục đích sử dụng này, developer cần lưu ý:
- Dữ liệu cần được xử lý trước và cấu trúc một cách chính xác,
- ChatGPT cần được tinh chỉnh trên các bộ dữ liệu dành riêng cho từng nhiệm vụ.
- Biết cách tạo các prompt liên quan đến mục tiêu phân tích.
Tham khảo: Việc làm Data hấp dẫn trên ITviec
Dưới đây là một số cách dùng ChatGPT phục vụ nghiên cứu:
Data analysis (Phân tích dữ liệu)
Bạn muốn thu thập insight từ các bản white paper, case study hoặc bài nghiên cứu? ChatGPT có thể phân tích khối lượng lớn dữ liệu văn bản, thậm chí cả các bài đăng social media, phản hồi khảo sát,… để cung cấp thông tin chi tiết về xu hướng, mẫu (pattern) và mối quan hệ của dữ liệu.
Từ đó bạn có thể đoán biết được cảm xúc, xác định các mẫu hoặc chủ đề và khám phá ra những insight sâu sắc.
Developer cũng có thể chạy Phân tích Khám phá Dữ liệu (Exploratory Data Analysis) với ChatGPT, bằng cách đặt câu hỏi hoặc đưa ra yêu cầu phân tích cụ thể cho nó.
Đây là một ví dụ tạo phân tích dữ liệu với ChatGPT
import openai import pandas as pd def analyze_data(data): # Thiết lập xác thực API OpenAI openai.api_key = 'YOUR_API_KEY' # Thay bằng mã khoá API OpenAI của bạn # Mẫu prompt dành cho phân tích dữ liệu prompt = f"This is a data analysis task. The data provided is as follows:\n\n{data}" # Tạo phân tích dữ liệu bằng ChatGPT response = openai.Completion.create( engine='text-davinci-003', prompt=prompt, max_tokens=100, temperature=0.5, n=1, stop=None ) # Trích xuất kết quả phân tích analysis = response.choices[0].text.strip() return analysis # Example usage data = """ Year,Revenue,Profit 2018,100000,25000 2019,120000,28000 2020,150000,32000 """ analysis = analyze_data(data) print(f"Data Analysis:\n{analysis}")
Data visualization (Trực quan hoá dữ liệu)
ChatGPT có thể giúp trực quan hoá dữ liệu như cung cấp các đề xuất về đồ thị, biểu đồ, sơ đồ,… phù hợp nhất với yêu cầu, dựa trên những dữ liệu và thông tin chi tiết mà nó được cung cấp.
Đây là ví dụ sử dụng JSON để truyền dữ liệu giữa code Python và ChatGPT để trực quan hóa dữ liệu:
import openai import json import matplotlib.pyplot as plt def visualize_data(data): # Thiết lập xác thực API OpenAI openai.api_key = 'YOUR_API_KEY' # Thay bằng mã khoá API OpenAI của bạn # Mẫu prompt dành cho data visualization prompt = { "data": data } # Thực hiện data visualization với ChatGPT response = openai.Completion.create( engine='text-davinci-003', prompt=prompt, max_tokens=200, temperature=0.5, n=1, stop=None ) # Trích xuất mô tả trực quan từ phản hồi description = response.choices[0].text.strip() # Ví dụ tạo bar chart dựa trên dữ liệu values = [int(item['Value']) for item in data] labels = [item['Category'] for item in data] plt.bar(labels, values) plt.xlabel('Categories') plt.ylabel('Values') plt.title('Data Visualization') return description # Ví dụ sử dụng data = [ {"Category": "A", "Value": 10}, {"Category": "B", "Value": 15}, {"Category": "C", "Value": 20}, {"Category": "D", "Value": 8} ] data_json = json.dumps(data) description = visualize_data(data_json) print(f"Visualization Description:\n{description}") plt.show()
User behaviour analysis (Phân tích hành vi người dùng)
ChatGPT có thể giúp developer phân tích dữ liệu hành vi người dùng, ví dụ như dữ liệu truy cập trang web, nhật ký sử dụng ứng dụng, dữ liệu tương tác của khách hàng hoặc dữ liệu tương tác trên mạng xã hội.
Điều này hữu ích cho việc tìm ra các pattern có ý nghĩa, phân khúc người dùng, phát hiện các bất thường, dự đoán hành vi của người dùng để cải thiện trải nghiệm người dùng.
Tóm tắt code
ChatGPT có thể dễ dàng tóm tắt hoặc giải thích code snippet hoặc toàn bộ codebase.
Điều này hữu ích cho việc tự động xây dựng tài liệu hoặc cung cấp thông tin chi tiết về chức năng, đầu vào hoặc đầu ra của codebase, từ đó giúp hiểu và bảo trì code tốt hơn.
Hình dưới đây là một ví dụ sử dụng ChatGPT để giải thích code:
Những công cụ AI tương tự dùng cho phân tích dữ liệu, tạo document, nghiên cứu và tạo insight:
- Data Analysis
- Coding documentation & Insights
- Research & Insights
Cách dùng ChatGPT 3: Dùng để tự động tạo và format code
Tạo code
ChatGPT có thể giúp developer tạo code nhanh và hiệu quả hơn do:
- ChatGPT có thể hiểu và dịch yêu cầu của developer để cung cấp các code snippet liên tiếp.
- ChatGPT có thể giúp developer tạo mã cần có đối với các tác vụ lặp đi lặp lại, hoặc đối với code tiêu chuẩn được sử dụng nhiều nơi trong dự án, từ đó tiết kiệm rất nhiều thời gian viết code.
- ChatGPT cũng có thể tạo các code phức tạp để xây dựng toàn bộ class hoặc module.
Điều này đặc biệt hữu ích cho các developer mới bắt đầu, chưa quen với ngôn ngữ lập trình hoặc framework. Bằng cách tạo code đơn giản với ChatGPT, developer có thể tiết kiệm thời gian đọc lại các nguyên tắc coding cơ bản và bắt kịp công việc nhanh hơn.
Dưới đây là ví dụ yêu cầu ChatGPT tạo code để “tạo một khung lưới geodataframe trong đa giác”:
import geopandas as gpd # Tạo một đa giác polygon = gpd.GeoDataFrame({'geometry': gpd.GeoSeries([Polygon([(0,0), (0,1), (1,1), (1,0)])])}) # tạo một khung lưới geodataframe trong đa giác grid = gpd.gridify(polygon, cell_size=0.1, geometry='Polygon') # Vẽ sơ đồ lưới grid.plot()
Review code
ChatGPT có thể review code để phát hiện error và bug tiềm ẩn, cung cấp các đề xuất để tối ưu hóa cấu trúc code, cải thiện tên biến, tuân thủ các tiêu chuẩn coding.
Đây là một ví dụ về cách ChatGPT có thể review code:
import openai def perform_code_review(code): # Thiết lập xác thực API OpenAI openai.api_key = 'YOUR_API_KEY' # Thay bằng mã khoá API OpenAI của bạn # Mẫu prompt để review code prompt = f"Perform code review for the following code:\n\n{code}" # Yêu cầu review code với ChatGPT response = openai.Completion.create( engine='text-davinci-003', prompt=prompt, max_tokens=100, temperature=0.7, n=1, stop=None ) # Trích xuất kết quả review code feedback = response.choices[0].text.strip() return feedback # Ví dụ sử dụng code_to_review = """ def calculate_sum(a, b): result = a + b return result print(calculate_sum(3, 4)) """ review_feedback = perform_code_review(code_to_review) print(f"Code review feedback:\n{review_feedback}")
Trong ví dụ trên, hàm ‘perform_code_review’ lấy một tham số đại diện cho code sẽ được review. Nó sử dụng API OpenAI để yêu cầu review code thông qua một prompt có chứa đoạn code. Phản hồi từ ChatGPT sau đó sẽ được trích xuất và trả lại dưới dạng kết quả đánh giá code.
Tối ưu hoá code
ChatGPT có thể giúp cải thiện hiệu suất và chất lượng code nhanh chóng bằng cách:
- Sử dụng thuật toán hiệu quả, chỉ ra các code block dư thừa và đưa ra các giải pháp thay thế.
- Loại bỏ các lỗi thủ công, hạn chế chuyển ngữ cảnh và tự động hóa các tác vụ thông thường.
Với sự trợ giúp của ChatGPT, developer có thể tăng hiệu quả và năng suất công việc, giảm nguồn lực thực hiện các đầu việc để tập trung vào các task quan trọng hơn như: thiết kế các thuật toán phức tạp, giải quyết các mô tả vấn đề (problem statement) khó nhằn, hoặc tối ưu hóa hiệu suất code.
Dưới đây là ví dụ được tạo bởi ChatGPT để tối ưu hóa code:
import openai def optimize_code(code): # Thiết lập xác thực API OpenAI openai.api_key = 'YOUR_API_KEY' # Thay bằng mã khoá API OpenAI của bạn # Mẫu prompt dùng để tối ưu hoá code prompt = f"Optimize the following code:\n\n{code}" # Yêu cầu tối ưu hoá code bằng ChatGPT response = openai.Completion.create( engine='text-davinci-003', prompt=prompt, max_tokens=50, temperature=0.5, n=1, stop=None ) # Trích xuất code đã được tối ưu hoá optimized_code = response.choices[0].text.strip() return optimized_code # Ví dụ sử dụng code_to_optimize = "for i in range(len(items)): \n print(items[i])" optimized_code = optimize_code(code_to_optimize) print(f"Optimized code:\n{optimized_code}")
Kiểm thử code
ChatGPT có thể giúp kiểm thử code bằng cách:
- Tạo các test case, xem xét các input, edge case và output dự kiến.
- Xác thực các đầu vào thử nghiệm xem có hợp lệ hay không, giúp theo dõi các lỗi tiềm ẩn hoặc xác định các input có thể dẫn đến hành vi không mong muốn.
Kiểm thử code bằng ChatGPT sẽ giúp tiết kiệm thời gian, công sức và cung cấp thêm thông tin chi tiết về phạm thi kiểm thử cho developer.
Đọc thêm: Những hiểu lầm, thách thức với nghề Kiểm thử phần mềm, nghề Tester
Dưới đây là một ví dụ kiểm thử code với ChatGPT:
import unittest from authentication_form_generator import generate_authentication_form class TestAuthenticationFormGenerator(unittest.TestCase): def test_valid_input(self): """Test the generator with valid input.""" form = generate_authentication_form('user123', 'password123') self.assertIn('Username: <input type="text" name="username" minlength="4" maxlength="15" value="user123">', form) self.assertIn('Password: <input type="password" name="password" minlength="8" required>', form) def test_username_too_short(self): """Test the generator with a username that is too short.""" with self.assertRaises(ValueError): generate_authentication_form('abc', 'password123') def test_username_invalid_characters(self): """Test the generator with a username that contains invalid characters.""" with self.assertRaises(ValueError): generate_authentication_form('user*123', 'password123') if __name__ == '__main__': unittest.main()
Một vài công cụ AI khác dùng để tạo và format code:
Cách dùng ChatGPT 4: Dùng làm trợ lý ảo và tự động hóa quy trình làm việc
Trợ lý ảo
Tận dụng khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên, truy cập thông tin và thực hiện tác vụ của ChatGPT, developer có thể đào tạo model này hiểu biết về các lĩnh vực hoặc nền tảng kiến thức cụ thể. Từ đó nó có thể trả lời câu hỏi, thực hiện các yêu cầu hoặc đưa ra các đề xuất phù hợp trong lĩnh vực đó.
Trợ lý ảo sử dụng ChatGPT có thể hỗ trợ người dùng thực hiện các tác vụ như lên lịch họp, cập nhật thời tiết, trả lời các câu hỏi thường gặp,…
Ví dụ:
Nếu bạn làm cho một công ty Chăm sóc sức khỏe, bạn có thể sử dụng trợ lý ảo dựa trên ChatGPT để trả lời các câu hỏi của khách hàng về bảo hiểm, các mẹo chăm sóc sức khỏe, hay các khuyến nghị về phương pháp điều trị tại nhà,…
Tự động hoá tác vụ
ChatGPT có thể hiểu các hướng dẫn từ người dùng để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại như: như: nhập dữ liệu, tổ chức file và tạo nội dung.
Điều này hữu ích cho việc:
- Tạo quy trình xử lý các tác vụ lặp lại đó.
- Truy cập nhanh thông tin mà không cần phải điều hướng thủ công qua nhiều công cụ hoặc giao diện.
- Nhanh chóng tìm nạp (fetch) thông tin và dữ liệu, đồng thời trình bày thông tin đó một cách ngắn gọn và dễ tiếp cận.
Ví dụ:
Bạn có thể phát triển một nền tảng tạo nội dung được tích hợp với ChatGPT để tự động hóa quy trình tạo bản tóm tắt bài viết, bản sao proofreading, hoặc đề xuất hình ảnh liên quan đến một chủ đề nhất định được nhập vào.
Quản lý dự án
Một công cụ quản lý dự án có thể tận dụng ChatGPT để:
- Cập nhật về dự án hoặc nhiệm vụ
- Nhận thông báo về deadline
- Tạo báo cáo
- Tạo insight về team performanceperfomance dựa trên các deadline và công việc đã hoàn thành
- Hỗ trợ điều phối task
Dù đã có nhiều công cụ quản lý dự án trên thị trường, nhưng rất ít công cụ cung cấp trải nghiệm tương tác và trực quan, tự động hóa các tác vụ điều phối thông thường và cung cấp sự trợ giúp được cá nhân hóa dựa trên các lịch sử tương tác và truy vấn của người dùng như ChatGPT.
Tham khảo: Việc làm Project Manager hấp dẫn trên ITviec
Một số công cụ AI khác để làm trợ lý ảo và tự động hóa quy trình làm việc:
7 lưu ý cách dùng ChatGPT hiệu quả nhất dành cho developer
- Nắm rõ khả năng và hạn chế của ChatGPT bằng việc nghiên cứu các tài liệu trực tuyến.
- Thử nghiệm các mẫu yêu cầu (prompt) đầu vào để hiểu cách xử lý và phản hồi của ChatGPT.
- Bạn có thể góp phần cải tiến ChatGPT bằng cách đào tạo nó cho phù hợp với trường hợp sử dụng cụ thể của mình.
- Phân tích và xác thực các phản hồi do ChatGPT tạo ra sao cho phù hợp với yêu cầu và mong đợi của bạn.
- Liên tục thử nghiệm, thay đổi yêu cầu và cung cấp phản hồi cho ChatGPT để nó cải thiện và học hỏi nhanh hơn
- Ghi nhớ các nguyên tắc đạo đức và hạn chế thành kiến khi triển khai ChatGPT trong các ứng dụng thực tế.
- Tham gia vào các diễn đàn, nhóm cộng đồng để hiểu rõ hơn về trải nghiệm của những người khác về ChatGPT và chia sẻ kiến thức của riêng bạn.
Một số diễn đàn phổ biến nhất dành cho những người đam mê ChatGPT:
- ChatGPT Community: Nhóm Facebook trao đổi về ChatGPT
- ChatGPT Prompts Community: Nơi chia sẻ các mẫu prompt hiệu quả để đưa ra yêu cầu cho ChatGPT về các lĩnh vực khác nhau.
Mặc dù để sử dụng ChatGPT một cách hiệu quả đòi hỏi một lộ trình học tập dài hơi với nhiều thử nghiệm, cải tiến, điều quan trọng đối với developer còn là phải luôn theo kịp thời đại, cập nhật sự phát triển mới nhất của công nghệ này.
Dưới đây là gợi ý về các khóa học mà bạn có thể tham gia để có kiến thức về ChatGPT và bắt đầu tự triển khai nó:
Các khoá học ChatGPT hữu ích cho developer
Một trong những khóa học về Chat GPT được xếp hạng cao nhất (4,5) trên Udemy với hơn 30 nghìn người học.
Đây là khoá học cho mọi đối tượng. Đối với developer, khoá học cùng cấp cách sử dụng API OpenAI để tạo ứng dụng và code tùy chỉnh của riêng mình.
Khoá học cung cấp từ kiến thức cơ bản về ChatGPT cho đến các kỹ thuật nâng cao hơn để tối đa hóa tiềm năng của ChatGPT trong công việc của bạn.
Khóa học được thiết kế dựa trên demo để bạn có thể thấy cách ứng dụng ChatGPT một cách nhanh chóng.
Khóa học được phát triển với sự hợp tác của OpenAI với người hướng dẫn chính là thành viên của đội ngũ kỹ thuật từ OpenAI và người sáng lập Deep Learning AI – Andrew NG.
Người hướng dẫn khoá học này, Jason Brownlee, là một chuyên gia AI nổi tiếng, có sở trường giải thích các chủ đề phức tạp theo cách dễ hiểu. Khóa học có nhiều chủ đề bao gồm kiến thức cơ bản về ChatGPT, cách sử dụng ChatGPT cho các ứng dụng khác nhau và cách đào tạo mô hình ChatGPT của riêng bạn.
Tổng kết 4 cách dùng ChatGPT
Với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên nâng cao, ChatGPT cho phép các nhà phát triển tạo code nhanh, cải thiện chất lượng code, tự động hóa các tác vụ lặp lại và khám phá những ý tưởng mới.
Với sự ra mắt của Google Bard và ngày càng có nhiều công cụ, mô hình ngôn ngữ tự nhiên lớn xuất hiện, chúng ta đã thấy bước phát triển mới trong lĩnh vực AI chatbot. Khi được sử dụng đúng cách, các AI chatbot như ChatGPT sẽ giúp mở rộng phạm vi sáng tạo và phát triển trong lĩnh vực công nghệ, đồng thời cải thiện năng suất và hiệu quả công việc.
Nội dung được dịch lại từ bài viết tiếng Anh nguyên gốc, được thực hiện bởi Ankita Dutta
Đọc thêm: Vùng an toàn của Developer và 5 cách thoát ra để thành công hơn trong sự nghiệp
Bạn thấy bài viết hay và cần thiết với nhiều người? Đừng ngại chia sẻ cho bạn bè và đồng nghiệp nhé!