Якщо говорити за Leetcode, то називають 75% для простих, та 25% для середніх. cdn.openai.com/papers/gpt-4.pdf
З SQL нема окремих досліджень, проте рейт має бути вище, через однотипність задач.
По особистому досвіду, він суттєво пришвидшує написання однотипних запитів які складають 2/3 від усіх. При налаштованому промті, написання зводиться до копіювання оригінальної структури та опису виходу.
До речі, про всі ці тренди та навички, які варто здобувати, ми будемо говорити на курсі Product Analytics Begining від інституту Projector. Будемо опановувати деякі нові інструменти, які нам принесли ШІ моделі, навчатись працювати із безсервісними сховищами даних (BigQuery) та говорити про те, як приносити додаткову вартість до вашої компанії за допомогою інсайтів та рекомендацій. Цей курс є повністю благодійним, і 100% коштів підуть на потреби ССО ЗСУ.
12B на пряме фінансування LLM в 2023:
www.cbinsights.com/...del-llm-developer-market
25% відсотків компаній застосовують ШІ, для компенсації недостачу людських ресурсів:
www.forbes.com/...r/business/ai-statistics
Тут про застосування:
turnkey-labs.com/...ends/businesses-using-ai
Як і сказано, цей тренд почався давно. Тим не менше з виходом gpt4 (14/03/23) і суттєвим покращенням дифузійних моделей (Листопад 2022) це стало достатньо якісним і дешевим, для створення продуктів на їх базі.
Буквально зараз великі компанії почали інтеграцію нового копайлота (githubnext.com/...ojects/copilot-workspace), що означає, що через два-три роки це буде стандартом для документації, створення юніт-тестів та простих скриптів.