Một nền tảng học PyTorch mới có tên TorchLeet đã gây tranh cãi trong cộng đồng lập trình viên sau khi người tạo ra nó thừa nhận đã sử dụng GPT để tạo các bài tập thực hành, mặc dù đã cảnh báo rõ ràng người dùng không nên sử dụng hỗ trợ AI. Nền tảng này cung cấp một bộ sưu tập các thử thách lập trình PyTorch được thiết kế để giúp các lập trình viên thành thạo các khái niệm deep learning thông qua thực hành.
Mâu thuẫn thu hút sự chú ý của cộng đồng
Cộng đồng không thể bỏ qua sự mỉa mai khi họ phát hiện ra rằng các bài tập của TorchLeet có vẻ chủ yếu được tạo bởi AI, trong khi phần giới thiệu của nền tảng lại nêu rõ Tránh sử dụng GPT. Hãy cố gắng giải quyết những bài tập này một cách tự lập. Mâu thuẫn này đã ngay lập tức gây ra cuộc thảo luận về tính xác thực và giá trị giáo dục của tài nguyên này.
Khi bị chất vấn về sự không nhất quán này, người tạo dự án đã thừa nhận tình hình và hứa sẽ bổ sung thông tin tiết lộ phù hợp về việc sử dụng GPT trong quá trình tạo ra các bài tập. Việc thừa nhận này đã đặt ra câu hỏi về tính minh bạch trong các tài nguyên giáo dục và liệu nội dung được tạo bởi AI có thể hiệu quả dạy các khái niệm đòi hỏi hiểu biết sâu sắc hay không.
Phương pháp học mở so với có cấu trúc
Các thành viên cộng đồng đã chỉ ra sự khác biệt đáng kể giữa TorchLeet và các nền tảng lập trình truyền thống như LeetCode. Trong khi LeetCode cung cấp các test case cụ thể và bài tập có cấu trúc, TorchLeet lại áp dụng phương pháp tiếp cận mở hơn, phản ánh các thử thách machine learning trong thế giới thực.
Một số bài tập khá mở, điều này có ưu và nhược điểm, nhưng rất khác so với leetcode, vốn có dữ liệu và test case rất cụ thể.
Lựa chọn thiết kế này phản ánh bản chất của công việc machine learning, nơi các vấn đề thường thiếu giải pháp rõ ràng và đòi hỏi thử nghiệm với các phương pháp khác nhau. Tuy nhiên, một số người dùng thấy việc thiếu cấu trúc này khó khăn cho việc học có hệ thống.
Giá trị giáo dục bất chấp nguồn gốc
Mặc dù có tranh cãi về phương pháp tạo ra nó, một số người dùng vẫn thấy TorchLeet hữu ích cho việc học các khái niệm PyTorch. Nền tảng này bao gồm một loạt chủ đề toàn diện từ các thao tác tensor cơ bản đến các kỹ thuật nâng cao như triển khai transformer và mô hình ngôn ngữ lớn từ đầu.
Tài nguyên này bao gồm cả các khối mã chưa hoàn chỉnh để thực hành và các giải pháp hoàn chỉnh để tham khảo, cho phép người học làm việc qua các bài tập theo tốc độ của riêng họ. Cấu trúc này đã chứng minh có giá trị đối với các lập trình viên muốn củng cố kỹ năng PyTorch thông qua ứng dụng thực tế.
Các danh mục bài tập TorchLeet:
- Cấp độ cơ bản: 8 bài tập bao gồm hồi quy tuyến tính, tập dữ liệu tùy chỉnh, hàm kích hoạt
- Cấp độ dễ: 7 bài tập bao gồm CNN, RNN, tăng cường dữ liệu, huấn luyện độ chính xác hỗn hợp
- Cấp độ trung bình: 6 bài tập bao gồm xây dựng CNN từ đầu, triển khai LSTM, AlexNet
- Cấp độ khó: 14 bài tập nâng cao bao gồm GAN, Transformer, Vision Transformer, huấn luyện phân tán
- Bộ LLM: 25 bài tập chuyên biệt tập trung vào triển khai Mô hình Ngôn ngữ Lớn bao gồm cơ chế attention, embedding, lượng tử hóa và các kỹ thuật tinh chỉnh
Câu hỏi rộng hơn về AI trong giáo dục
Tình huống TorchLeet làm nổi bật những câu hỏi ngày càng tăng về vai trò của AI trong việc tạo nội dung giáo dục. Trong khi AI có thể nhanh chóng tạo ra các bài tập thực hành và giải thích đa dạng, vẫn còn lo ngại về độ sâu và độ chính xác của nội dung như vậy để dạy các khái niệm kỹ thuật phức tạp.
Sự cố này đã thúc đẩy các cuộc thảo luận về tiêu chuẩn minh bạch cho tài liệu giáo dục được tạo bởi AI và liệu các tài nguyên như vậy có thể thay thế hiệu quả các trải nghiệm học tập được con người tạo ra hay không. Khi các công cụ AI trở nên phổ biến hơn trong việc tạo nội dung, những câu hỏi này có thể sẽ trở nên ngày càng quan trọng đối với cộng đồng công nghệ giáo dục.
Tham khảo: Torch/Leet