A Python programnyelvre fókuszáló kurzus gyakorlati példákon keresztül mutatja be, hogy hogyan használhatóak a nagy nyelvi modellek (LLM) egyes programozási feladatok gyorsabbá és hatékonyabbá tételére. A képzés során egyszerűbb kódrészletek generálásától kezdve hibakeresésig, illetve korábban megírt kód dokumentálására és szükség esetén értelmezésére fogjuk használni az LLM-eket. A képzés során bevált promptokat tekintünk át közösen, beszélünk az LLM-ek használatának kihívásairól, a technológia jelenlegi határairól. Az elméleti részek mellett a résztvevők irányított gyakorlatok segítségével tapasztalhatják meg, hogy az LLM-ek, hogyan tudják támogatni az egyes Python programozási feladatokat.
A képzéshez ChatGPT ingyenes hozzáférés javasolt. Az összeállított tananyag egy része egy interaktív jegyzetfüzetben (Jupyter notebook) böngészőből érhető el a Google Colaboratory platform (https://colab.research.google.com/) segítségével. Ide szintén érdemes regisztrálni a képzés előtt.
Előadó: Kollányi Bence
1. Az LLM-ek és Python programozási képességeik bemutatása
- A nagy nyelvi modellek rövid története és fejlődése
- Az LLM-ek alapvető működése
- Hogyan képes egy LLM Python kódot generálni természetes nyelvi kérések alapján
- Milyen tanuló adatokat használnak az LLM-ek programozáshoz
- Népszerű LLM-alapú webes szolgáltatások és eszközök áttekintése
2. Python kód generálása LLM-ek segítségével
- Egy prompt összetevői – a kód vagy függvény céljának, bemeneteinek és várható kimeneteinek meghatározása
- Jól működő promptok egyes kódolási feladatokhoz (pl. függvények definiálása, osztályok létrehozása, teljes szkriptek generálása)
- Az LLM-ek által generált kód felülvizsgálata és tesztelése
- Az LLM által generált kódban előforduló hibák kiszűrése
3. Hibakeresés és kódoptimalizálás LLM-ek segítségével
- Jól működő promptok egy programkód hibáinak azonosításához
- Az LLM visszajelzéseinek értelmezése
- A hatékonyság és az olvashatóság javítása LLM-ekkel (a kód refaktorálása, teljesítményjavítás)
- A hibakeresés és az LLM-ekkel történő optimalizálás gyakori buktatói
4. Kód dokumentálása és magyarázata LLM-ek segítségével
- A jól dokumentált kód fontossága az együttműködés (közös fejlesztés), a kód karbantartása és a tudásmegosztás szempontjából
- Kommentek, docstringek és README fájlok generálása LLM-ek segítségével
- A README fájlok fő összetevői (a projekt áttekintése, előfeltételek, telepítési utasítások, használati példák)
- LLM-ek használata komplex kódok magyarázatára és önfejlesztéshez, tanuláshoz