Могут ли нейросети помочь в моддинге? | Часть 1
Думаю уже все хотя бы раз использовали в повседневной жизни нейросети вроде того же ChatGPT. Сегодня я хочу немного рассказать о моём опыте работы с ними, ибо я перепробовал уже десятки разных моделей, как по части текста, так и для генерации изображений и аудио, так что мне есть, что рассказать.
Активно пользовался я лишь 4 моделями, у каждой есть свои особенности:
- ChatGPT - Первая модель, которой я начал пользоваться, как наверное и большинство. На текущий момент мало на что годится, из-за больших ограничений в бесплатной версии. Но есть и явные плюсы: знание контекста (модель запоминает ключевые моменты в чатах и учитывает их в новых ответах, за счёт чего зачастую предлагает наиболее предпочтительные варианты конкретно для тебя); хорошо подходит для рассуждений и планирования (опять же из-за контекста), и вполне не плохо справляется с практическими для универа :D
- DeepSeek - Работает без VPN и имеет большое контекстное окно (т.е. долгие чаты и он может обрабатывать большой объём информации). Достаточно хорошо справляется с кодингом, долгое время пользовался им как основным инструментом.
- Grok - Лучше всех остальных справляется с поиском информации. Однажды я ему ради интереса дал фрагмент из книги с описанием персонажа через машинный перевод, и где-то спустя 10 минут он мне смог найти оригинал и даже название тома с этим описанием. Так что для поиска информации и новостей, как по мне он подходит больше всего.
- Gemini - После выхода 3 версии начал им пользоваться, в качестве основного инструмента через aistudio.google.com. У него ещё большее контекстное окно, он хорошо справляется с кодингом, и ещё из интересного - он часто спорит о разрабатываемых решениях. Условно говоря предлагаю я один вариант, а он начинает доказывать, почему этот вариант - плохая идея, что довольно сильно выделяет его на фоне конкурентов, которые просто делают тебя, что ты попросишь, даже если от твоей задумки потом будет больше проблем, чем пользы. Но это не значит, что он упрямый и не будет делать "плохо" ни при каких условиях, можно просто ему сказать, что ты хочешь конкретно этот вариант.
На деле вариантов куда больше, можно упомянуть всякие Perplexity, Claude, Kimi, Qwen, или наши аналоги вроде YandexGPT и GigaChat, но большинство из них или ничем не лучше (а зачастую в разы хуже) тех, что я описал выше, или стоят очень дорого, за функционал на 5% лучше бесплатных версий.
Теперь перейдём к более содержательной части, с чем нейронки уже справляются на ура, а с чем хуже любого школьника...
Я уже давно использую их для выполнения практических в университете, в особенности отчётов и не вижу никаких недостатков. В конце концов, я поступал изучать разные дисциплины и хотел углубиться в сложные вещи вроде математики, алгоритмов, рассмотреть разные подходы к решению задач. А по итогу 80% времени занимают создание отчётов в Word'е и злосчастные бизнес-процессы с UML-диаграммами (ничего против них не имею, штука полезная, но не когда у тебя на это выделяется 3 семестра и около 10 дисциплин, где мы только этим и занимаемся из месяца в месяц), а оставшиеся 20% - это какие-то базовые основы, которые можно прочитать в первой попавшейся статье на хабре. Короче говоря не вижу никаких проблем спихнуть такую показушную рутину на нейронку, которая за 30 секунд сделает тоже самое, на что раньше ушло бы часа 2.
А вот с разработкой модов, всё куда сложнее, даже если ты укажешь версию игры и модлоадер, всё равно велика вероятность получить плохой результат, особенно если давать ей запрос вроде "Сделай мне Forge 1.20.1 мод добавляющий блок с интерфейсом вроде генератора и анимированной моделькой из BlockBench". С большой вероятностью нейронка перепутает маппинги или версию игры, поскольку обучалась она на большом объёме данных и она просто не может знать, какие методы есть на нужной версии, а каких нет. Кроме того, с интерфейсами у нейронок всё плохо, ведь у неё нет нужных ассетов (а если бы и были, то ей нужна чёткая разметка по пикселям, где и что должно находиться), с моделью та же проблема, есть много способов её добавить (Ванила, GeckoLib, AzureLib, HollowEngine), сама по себе нейронка тоже не знает какого размера модель, какие у неё анимации и свойства (цельная/с вырезами/полупрозрачная и т.п.). Да и сама задача довольно большая и имеет несколько скрытых требований (Генератор работает на FE или EU? Сколько он должен производить энергии и за счёт чего? Нужна ли возможность настраивать стороны ввода ресурсов и вывода энергии?). Поэтому такой запрос вряд ли создаст что-то дельное. Но вот с более конкретными требованиями нейронки справляются лучше: "Подскажи, как добавить кастомную модель к моему блоку", "Вот макет интерфейса, можешь реализовать для него интерфейс и контейнер?", "У меня есть такой блок: [код], как добавить ему хранилище энергии и его выдачу в соседние блоки?".
