AI वेब डेवलपमेंट सीखने में एक बाधा है

 (ben.page)
13 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2024-10-07 | 6 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • JumboCode में अपने अनुभव के आधार पर AI और LLMs पर विचार साझा किए गए हैं
    • JumboCode, Tufts University का एक non-profit software development club है, जहाँ अधिकांश डेवलपर पहली बार web development सीख रहे हैं।
    • LLMs web development code लिखने में बहुत अच्छे हैं, और frontend component का वर्णन करने पर उपयुक्त React component दे देते हैं।
  • LLMs का उपयोग सीखने में बाधा डालता है
    • LLMs assignments को जल्दी पूरा करने का shortcut हैं, लेकिन सीखने में लगभग कोई मदद नहीं करते
    • सीखना अलग-अलग रास्तों को आज़माने और जानकारी को जोड़कर mental model बनाने की प्रक्रिया है
    • LLMs बिना इन mental models को बनाए नतीजे दे देते हैं, लेकिन जब वास्तव में उनकी ज़रूरत होती है, तब वे मौजूद नहीं होते
  • लोगों से सवाल पूछना बेहतर है
    • किसी वास्तविक व्यक्ति से पूछने पर ज़रूरी context के मुताबिक समझाया जा सकता है।
    • लोग अब भी LLMs की तुलना में अधिक संक्षिप्त और सही स्तर की व्याख्या देने में बेहतर हैं
    • फिर भी बहुत से लोग LLMs से सवाल पूछकर उनसे code लिखवाते रहेंगे
  • परिशिष्ट: क्या Ben (लेखक) LLMs का उपयोग करते हैं?
    • वे LLMs का उपयोग करते हैं, लेकिन उनका मानना है कि यह अच्छी बात है कि web development की बुनियाद सीखने से पहले LLMs सर्वव्यापी नहीं थे।
    • अगर उन्होंने web development पहली बार सीखते समय LLMs का उपयोग किया होता, तो शायद वे इसे ठीक से नहीं सीख पाते

GN⁺ का सार

  • यह लेख web development सीखने पर AI और LLMs के प्रभाव की चर्चा करता है, खासकर शुरुआती लोगों पर उनके नकारात्मक असर को रेखांकित करता है
  • LLMs तेज़ नतीजे देते हैं, लेकिन सीखने की प्रक्रिया में महत्वपूर्ण mental models के निर्माण में बाधा बन सकते हैं
  • लोगों से सवाल पूछना अधिक प्रभावी हो सकता है, और इससे सीखने की गुणवत्ता बेहतर हो सकती है

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6 टिप्पणियां

 
readiz 2024-10-10

LLM पहले से ही मेरे अच्छे शिक्षक हैं। जिस क्षेत्र की ज़िम्मेदारी मैं अपने मुख्य काम में नहीं संभालता, उसमें तो वे मुझसे पहले ही बेहतर हैं, हाहा
 
kandk 2024-10-07

कैलकुलेटर के आविष्कार से यह नहीं कहा जा सकता कि गणित का विकास रुक जाएगा.. वैसे भी जो पढ़ना चाहता है, वह पढ़ेगा ही..
आजकल ऐसे attention-seeking लेख बहुत ज़्यादा हैं।
 
savvykang 2024-10-07

मुझे लगता है कि यह गणित की पढ़ाई और calculator के रिश्ते से ज़्यादा, बिना प्रमाण-प्रक्रिया के और कभी-कभी गलतियाँ करने वाली किसी जादुई automatic answer sheet को देखकर पढ़ने जैसा है। फिर भी, आखिर में सफल वही लोग होते हैं जो सिद्धांतों के बारे में खुद सोच सकते हैं।
 
tribela 2024-10-07

यह शायद राहत की बात है कि LLM जो लंबा कोड उगलते हैं, उनमें से कई अब भी compile/execute तक नहीं होते... या शायद नहीं, पता नहीं।
 
GN⁺ 2024-10-07
Hacker News टिप्पणियाँ

  • copy-paste प्रोग्रामर हमेशा उस प्रोग्रामर से कमजोर होता है जो सिस्टम का mental model बनाता है। LLMs copy-paste workflow का एक तेज़ लेकिन कम सटीक संस्करण हैं। छात्रों और नए इंजीनियरों को यह सिखाना चाहिए कि जिस code को वे समझते नहीं हैं, उसे commit न करें। LLMs सही सवालों के बिना भी जवाब दे देते हैं, इसलिए वे सीखने के लिए नुकसानदेह हो सकते हैं.

  • LLMs गायब नहीं होंगे, और लोग इन्हें इस्तेमाल करेंगे। पारंपरिक तरीकों को सीखने के लिए प्रोत्साहित करना चाहिए, लेकिन tools का सही और सुरक्षित उपयोग कैसे करें, यह भी सिखाना चाहिए। tools लगातार बेहतर होते रहेंगे, और जो coder इन्हें अच्छी तरह इस्तेमाल करेंगे वे अधिक value पैदा करेंगे.

  • AI, Google search की जगह लेने में उपयोगी है, और ideas पर बात करने तथा code samples देखने में मदद करता है। लेकिन AI द्वारा बनाया गया code हमेशा उद्देश्य के अनुरूप नहीं होता और गलत संकेत दे सकता है। LLMs ने यह समझ दी है कि सीखना कैसे होता है.

  • LLMs ने programming सीखने का मज़ा कम कर दिया है, और अब रुचि problem solving में ज़्यादा है। पहले किताबों और documentation के ज़रिए सीखना अच्छा लगता था, लेकिन अब खाली समय का आनंद लेना ज़्यादा पसंद है.

  • LLMs नए projects और छोटे codebase में उपयोगी हैं, लेकिन programming knowledge के बिना अंधाधुंध copy करना नुकसानदेह हो सकता है। इससे maintenance और debugging मुश्किल हो सकती है, और खराब code बढ़ने की संभावना है.

  • AI के ज़रिए web development के बारे में बहुत कुछ सीखा है, और इसने knowledge हासिल करने की प्रक्रिया को सरल बनाया है। LLMs self-learning के लिए बहुत उपयोगी हैं, हालांकि आलस्य भी एक समस्या हो सकता है.

  • जो लोग LLMs का इस्तेमाल करके भी बेहद खराब नतीजे पाते हैं, उन्हें बाहर कर देना चाहिए। लंबे समय में LLMs लोगों को अधिक मूर्ख बना सकते हैं। regulation की ज़रूरत नहीं है, इन्हें स्वतंत्र छोड़ देना चाहिए.

  • software engineer होने का संतोष उस उपलब्धि से आता है जब कोई ऐसी चीज़, जो पहले समझ नहीं आती थी, अचानक साफ़ हो जाती है। LLMs problem solving में तेज़ी से मदद करते हैं, लेकिन उन पर निर्भर हो जाएँ तो वे बाधा बनते हैं। LLMs का उपयोग तभी करना चाहिए जब आपको पहले से पता हो कि कौन-सा code लिखना है.

  • जिन्हें पुराने "macromedia" दौर की याद है, उन्हें AI-generated code उस समय के बेकार code की याद दिलाता है.

  • आधुनिक web development जटिल है, लेकिन उपयोगी tools मौजूद हैं जिनसे उपयोगी चीज़ें बनाई जा सकती हैं। भविष्य में इससे बेहतर tech stack आएगा.