Poradnik / Praktyka
Model nigdy nie widział twojego kodu, więc zgaduje, do czego jest podobny
Gdy agent AI pracuje z twoim wewnętrznym SDK, którego model nigdy nie widział w treningu, nie przyzna się do niewiedzy, tylko przepisze twoją technologię na najbliższy znany wzorzec, jak AWS, OAuth czy REST, i wygeneruje kod, który wygląda wiarygodnie, a jest błędny. Waldek Mastykarz z Microsoftu nazywa to pułapką najbliższego dopasowania i radzi uczyć model od podstaw w pięciu warstwach, pokazując tylko różnicę wobec standardów, które już zna. Koszt jest realny: zamiast około 500 tokenów na znany framework potrzeba nawet 3000.
Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł. · Jak to działa
Poradnik / Praktyka · 8 min ·
Kiedy prosisz agenta AI o napisanie kodu, który korzysta z biblioteki znanej z całego internetu, model ma się do czego odnieść. Widział ją w treningu, ma o niej zdanie, wie mniej więcej, jak wygląda jej API. Co innego, gdy chodzi o twój wewnętrzny SDK, firmowy framework albo kod, który nigdy nie wyszedł poza repozytorium twojej organizacji. Tam model nie ma nic. I to "nic" jest groźniejsze, niż się wydaje, bo model nie zostawia pustego miejsca pustym.
Waldek Mastykarz, główny rzecznik do spraw deweloperów w Microsofcie, opisał ten problem w piątym tekście swojej publicznej serii na firmowym blogu Microsoftu, poświęconej temu, jak sprawić, żeby agenty AI poprawnie pracowały z twoją własną technologią. Wcześniejsze odcinki zakładały, że model coś o twojej technologii wie, choćby błędnie albo nieaktualnie, i że twoim zadaniem jest go poprawić. Ten odcinek dotyczy sytuacji, w której nie ma czego poprawiać, bo nie ma żadnego punktu wyjścia. Uczysz od zera.
Model nie powie "nie wiem", tylko zgadnie
Czytaj dalej za darmo
Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.
