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Feb 6, 2025
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gpt-03
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大模型
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技术管理
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原文：
总结：
以下是文章《大模型编码提效笑靥如花，刨根问底有几朵？》的结构化总结：
文章标题：
大模型编码提效笑靥如花，刨根问底有几朵？
作者：
丁辉（架构师丁辉的软件架构说）
发布日期：
2024年03月30日
主要观点：
- 大模型在软件开发领域的应用：
- 大模型在编码提效上确实有效，但广告成分也高。
- 目标设定的重要性：
- 目标应量化并与业界对标，明确目标位置和分解。
- 编码提效率和代码采纳率：
- 编码提效率：大模型编码节省时长与总编码时长的比值。
- 代码采纳率：git提交代码中大模型生成的代码占比。
- 数据分析：
- 通过内部5个项目的季度数据，分析大模型在编码提效上的实际效果。
- 通用知识折算率：
- 考虑通用知识和私域知识在系统中的占比，以及私域知识的转化率。
- 模型折算率：
- 比较自研大模型与chatGPT3.5的效果，评估模型在编码能力上的差异。
- 开发工时占比：
- 编码阶段在整个软件研发工作量中的占比。
- 提效延迟因子：
- 考虑提效在全年分布的斜率，包括起步、加速、高产和持续阶段。
结论：
- 大模型编码提效的实际效果：
- 开发阶段提效率挑战15%，全年开发人员提效率挑战5%。
- 新增代码累计采纳率挑战33%。
- 大模型编码提效的局限性：
- 大模型在软件开发提效上有效果，但效果既不像想象中那么小，也不像想象中那么大。
- 大模型编码提效的经济价值：
- 对于上万开发人员的组织，开发阶段提效15%，全流程中调整5%，对应的经济价值是可观的。
- 建议：
- 大模型编码提效需要目标牵引，量化目标，并与业界对标。
- 需要考虑通用知识和私域知识在系统中的占比，以及模型的实际编码能力。
- 需要考虑编码阶段在整个软件研发工作量中的占比，以及提效在全年分布的斜率。
文章通过数据分析和模型评估，展示了大模型在软件开发提效方面的实际效果，并提出了对大模型编码提效的局限性和经济价值的思考。同时，文章建议在应用大模型编码提效时，需要有明确的目标和量化指标，并考虑多种因素的综合影响。
- Author:Code2Rich
- URL:https://blog.code2rich.com/article/gpt-03
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