L'interpréteur de code d'artefact ChatGPT est enfin ouvert, comment l'utiliser ? Voici un tutoriel de niveau nounou

Il y a deux jours, OpenAI a annoncé qu'il mettrait le plugin officiel Code Interpreter à la disposition de tous les utilisateurs de ChatGPT Plus via le panneau Beta dans les paramètres d'ici une semaine.

Cette nouvelle a enthousiasmé de nombreuses personnes.Après tout, Code Interpreter était déjà en phase de bêta fermée et seul un petit nombre d'utilisateurs l'ont réellement utilisé. Ces utilisateurs de test internes l'utilisent pour analyser des données, créer des graphiques, éditer des fichiers, effectuer des opérations mathématiques, etc., et la réponse est généralement bonne.

Vous n'avez pas eu à attendre trop longtemps, aujourd'hui (9 juillet), Code Interpreter a été officiellement ouvert.

Cependant, pour de nombreux utilisateurs, la meilleure façon d'utiliser Code Interpreter doit être étudiée.

Voici quelques exemples publiés par des utilisateurs de tests internes pour vous fournir des références.

"Ce qui a été appris en quelques semaines pendant le doctorat, l'IA l'a complété en quelques secondes"

Ethan Mollick, professeur à la Wharton School de l'Université de Pennsylvanie, est un utilisateur de ChatGPT Plus qui a essayé la version Code Interpreter Alpha pendant plusieurs mois. Son évaluation de Code Interpreter est encore relativement élevée, l'appelant "le mode d'IA le plus utile et le plus intéressant que j'aie jamais utilisé".

Ethan Mollick a clairement fait deux observations : 1) Code Interpreter fonctionne très bien, contrairement aux plugins qui sont complètement accidentels ; 2) La création d'indices est généralement inutile, les utilisateurs parlent simplement à l'IA du code ou des données et de ce qu'ils veulent.

"Code Interpreter perpétue la longue tradition d'OpenAI consistant à donner des noms horribles aux choses, car c'est probablement plus utile aux personnes qui ne savent pas du tout programmer. Il permet à GPT-4, l'IA de pointe existante, de télécharger et télécharger des informations, et les programmes sont écrits et exécutés pour vous dans un espace de travail continu. Cela permet à l'IA de faire toutes sortes de choses qu'elle ne pouvait pas faire auparavant, et de fonctionner de toutes sortes de façons que ChatGPT ne pouvait pas faire auparavant.

Afin d'aider tout le monde à démarrer rapidement, le professeur Ethan Mollick a écrit un guide, partageant sa propre expérience et ses idées sur l'utilisation de Code Interpreter.

Ce que j'ai mis des semaines à maîtriser dans mon doctorat, l'IA le fait en quelques secondes, et souvent avec moins d'erreurs que ce que j'attendais d'un analyste humain. Mais il est également clair pour moi que les humains ne seront pas remplacés par des interprètes de code. Au lieu de cela, l'IA fait ce que nous avons toujours espéré que l'automatisation ferait : nous libérer des parties les plus irritantes et répétitives de notre travail afin que nous puissions nous concentrer sur l'essentiel. En simplifiant le processus d'analyse, je peux faire un travail plus approfondi et plus satisfaisant. Mon temps devient plus précieux, pas moins, car je peux me concentrer sur les choses importantes au lieu de bachoter.

**Code Interpreter compense les défauts de ChatGPT ? **

Plus précisément, Code Interpreter fournit à l'IA une boîte à outils générale pour la résolution de problèmes (en écrivant du code en Python), une grande mémoire pouvant être utilisée (avec la possibilité de télécharger des fichiers jusqu'à 100 Mo, et ces fichiers peuvent être sous forme compressée), et a Intégrer cette boîte à outils dans l'intelligence artificielle d'une manière qui tire parti des grands modèles de langage.

Cela corrige certains problèmes avec les versions précédentes de ChatGPT :

1. Code Interpreter permet à l'IA de résoudre des problèmes mathématiques (problèmes mathématiques très complexes) et de faire un travail de texte plus précis (comme compter le nombre de mots dans un paragraphe), car il peut écrire du code Python pour résoudre les problèmes mathématiques et linguistiques de grands modèles de langage Faiblesse inhérente. Et c'est vraiment sympa d'utiliser cet outil comme ceci :

* De même, le nombre de mots de Code Interpreter est de 104 mots. *

2. Code Interpreter réduit la probabilité d'hallucinations et de confusion. Lorsque l'IA travaille directement avec le code Python, le code aide à garder l'IA "honnête", car si le code est incorrect, Python générera des erreurs ; et puisque le code opère sur les données, pas sur le LLM lui-même , aucune erreur n'est insérée par l'IA dans les données. Bien sûr, ce n'est pas parfait, l'IA peut encore halluciner (elle semble souvent penser qu'elle peut voir les graphiques qu'elle peut générer, ce que ChatGPT dans ce mode ne fait pas), mais ces bugs sont moins courants et moins susceptibles d'affecter le code ou les données elles-mêmes.

3. Code Interpreter rend l'intelligence artificielle plus largement utilisée. De nombreux problèmes peuvent être résolus avec du code, et GPT-4 est très bon pour déterminer quand utiliser Code Interpreter de manière nouvelle et intéressante. Par exemple, si un utilisateur lui demande d'utiliser du code pour prouver à un sceptique que la terre est ronde, Code Interpreter fournira plusieurs arguments, combinant du texte avec du code et des images.

4. Les utilisateurs n'ont pas besoin de programmer, car Code Interpreter peut remplacer tout le travail. De nombreux LLM précédents peuvent écrire du code, mais vous devez l'exécuter et le déboguer vous-même. Pour quelqu'un qui n'a jamais vraiment utilisé Python auparavant, c'est dur, et ça fait des allers-retours avec l'IA pour corriger les erreurs. Maintenant, l'IA corrigera ses propres erreurs et vous donnera la sortie.

5. Cela vous donne plus de moment d'IA. Quiconque a utilisé GPT-4 a probablement vécu au moins quelques instants où il a eu l'impression qu'il y avait effectivement un fantôme à l'intérieur de la machine. C'est en fait connu pour être une illusion, et le LLM n'a aucune sensibilité ni aucun esprit, mais ces moments sont parfois des aperçus excitants, parfois troublants de l'avenir d'une IA plus intelligente. Code Interpreter fournit pas mal de moments "étranges".

Par exemple, Ethan Mollick a un jour demandé à l'IA "d'appeler divers états émotionnels avec du code" ou "de me montrer quelque chose qu'il est impossible de faire avec du code et de le démontrer". Ici, vous pouvez voir les résultats de "A l'aide des outils de dessin à votre disposition, créez un tout nouveau mémo en créant une image. Rendez-le pertinent pour votre expérience en tant qu'IA travaillant avec des humains":

Comment utiliser Code Interpreter pour traiter les données

Code Interpreter est un "scientifique des données" impressionnant capable d'automatiser de nombreuses complexités de l'analyse quantitative et capable d'adopter des approches très sophistiquées des données. Pour illustrer ce point, Ethan Mollick commence par un jeu de données intéressant appelé "Super Heroes".

Le téléchargement de données est facile, même les données compressées comme les fichiers ZIP, cliquez simplement sur le bouton plus :

Vous devriez mettre un indice initial dans les données, mais cela peut être assez minime, Ethan Mollick a utilisé voici quelques données sur les pouvoirs des super-héros, parcourez-les, dites-moi ce que vous trouvez ", et a obtenu un bon résultat. Si vous avez un dictionnaire de données, vous pouvez également le coller directement. L'IA est très douée pour comprendre la signification et la structure des données uniquement à partir du contexte.

On peut remarquer que Code Interpreter n'est pas tant une production rapide qu'un dialogue avec l'IA, parlez-lui en tant qu'analyste.

En fait, il y a deux exceptions où l'incitation semble être importante : Premièrement, l'IA oublie parfois ce qu'elle peut faire (comme faire un GIF ou une carte 3D), et vous devrez peut-être l'encourager ("Vous pouvez faire un GIF, essayez s'il vous plaît"); deuxièmement, vous voulez que l'IA améliore ce qu'elle fait. Demandez-lui simplement de faire des tests supplémentaires sur ce résultat" ou "rendez ce graphique plus joli", ce qui est généralement bien.

Maintenant que les données sont chargées, il est temps de laisser GPT faire le pire de l'analyse des données : la fusion et le nettoyage des données.

Code Interpreter gérera tout cela automatiquement d'une manière "assez compliquée", mais il est souvent utile de demander directement, comme si vous instruisiez un analyste de données humain. Vous remarquerez également que le système fonctionne sans relâche, corrigeant ses propres erreurs au fur et à mesure qu'elles sont détectées. Par exemple, il a remarqué qu'une colonne était mal nommée et a corrigé cela.

Cependant, cela montre également qu'il est conseillé aux utilisateurs d'examiner attentivement les résultats et le processus, plutôt que de faire aveuglément confiance à l'IA.

Vient ensuite l'analyse, dont l'IA semble bien connaître. L'invite est "Je suis intéressé à faire de la modélisation prédictive, comme prédire le pouvoir qu'un héros pourrait avoir en fonction d'autres facteurs. Comment devrions-nous aborder cela?"

Ensuite, Code Interpreter a construit une forêt aléatoire ! Cependant, on peut également voir pourquoi il est important d'avoir une surveillance humaine experte, car les auteurs ne sont pas d'accord avec sa décision de calculer les données manquantes en utilisant la moyenne des données numériques. S'il s'agissait des auteurs eux-mêmes, les données seraient rejetées, mais la bonne nouvelle est que l'IA peut être invitée à modifier ses méthodes ou à discuter d'autres options.

L'IA est capable de nombreuses autres analyses (elle ne fait qu'écrire du code Python, après tout), mais sa capacité à choisir des méthodes d'analyse significatives est souvent impressionnante. Par exemple, voici une analyse Web sur les superpouvoirs avec l'invite "Pouvez-vous faire une autre analyse vraiment complexe et intéressante":

Mais la chose la plus impressionnante à propos de Code Interpreter est qu'il « raisonne » sur les données d'une manière très conviviale. Interrogé sur les résultats de l'analyse Web, une conclusion intéressante a été tirée : un ensemble de capacités que les héros possèdent généralement sont de nature visuelle (puisqu'ils proviennent de bandes dessinées), correspondent à certains archétypes et sont les mieux adaptés pour construire des aventures en cours.

Cette capacité à interagir fonctionne toujours dans la phase de visualisation, où vous pouvez communiquer dans les deux sens avec l'IA, demandant des améliorations et des changements. Par exemple, l'invite "Créez un tableau de bord interactif avec au moins 6 graphiques perspicaces, y compris un graphique 3D. Rendez le tableau de bord magnifique."

Code Interpreter a d'abord produit un tableau de bord, mais il ne correspondait pas tout à fait à ce que l'auteur voulait, alors il a juste dit "améliorer cela, inclure plus de noms" et ainsi de suite. Code Interpreter présente ensuite un fichier de tableau de bord interactif téléchargeable, placez-le simplement dans votre navigateur Web - la sortie téléchargeable est un autre excellent moyen d'utiliser Code Interpreter.

20 cas d'utilisation fantastiques

En plus de l'analyse des données, Code Interpreter a de nombreuses utilisations merveilleuses. Sur Twitter, un internaute nommé "Chase Lean" a collecté 20 cas d'utilisation, découvrons également quelles nouvelles façons de jouer :

1. Générer une vidéo à partir d'une image

Tout d'abord, téléchargez l'image que vous souhaitez animer :

Il est ensuite demandé à l'IA d'animer cette image de nourriture de gauche à droite. En modifiant les conseils, vous pouvez créer vos propres animations. Appuyez sur Entrée et obtenez la vidéo en 30 secondes :

Pour réduire l'image, dites à GPT de la redimensionner à 50 % ; pour faire un panoramique de la vidéo de bas en haut, changez l'invite en "Démarrer : Bas → Centre → Haut : Fin" ; pour rendre la vidéo 2x plus rapide pour changer le cadre taille de pas de 8 pixels à 16 pixels.

2. Extraire le texte de l'image

3. Comprendre, analyser et interpréter intelligemment les données

** 4. Simulez de la science-fiction dure avec une physique réaliste **

Initial : "Nous allons jouer un scénario de science-fiction. Je vais être le capitaine. Voici le problème : vous devez faire en sorte que chaque défi du scénario inclue de la physique réelle que vous simulerez en code."

5. Extraire la palette de couleurs de l'image

Code Interpreter peut extraire les couleurs des images pour créer une palette .png et compresser automatiquement les grandes images lorsque la mémoire est épuisée.

6. Générer un code QR

7. Convertir une animation en vidéo

À l'aide de l'interpréteur de code, les GIF téléchargés peuvent être convertis en vidéos MP4 plus longues dans ChatGPT avec une mise à l'échelle lente.

8. Analysez les données d'options pour déterminer le meilleur contrat

Utilisez l'interpréteur de code pour analyser les options sur AAPL qui expirent le 21 juillet :

Tout d'abord, activez Code Interpreter dans les paramètres, puis téléchargez le fichier de données. Dans cet exemple, les données sont un fichier CSV :

** **** 9. Analyser les préférences musicales **

Analyse de 300 heures de listes de lecture de favoris Spotify à l'aide de Code Interpreter, exportées depuis l'API Spotify, et analyse multidimensionnelle PCA et t-SNE pour résumer les goûts musicaux.

10. Analyse des données sur les données immobilières

11. Générer et tirer des données aléatoires

** 12. Générer une animation GIF de pluie matricielle **

13. Nettoyer les données, analyser et visualiser les données

Avec Code Interpreter, il vous suffit de télécharger les données et de fournir des instructions simples en anglais pour effectuer tout le travail de nettoyage des données et de génération de graphiques visuels sur pilote automatique.

** 14. Créez une carte de localisation de phare **

Après avoir téléchargé un fichier CSV de l'emplacement de chaque phare aux États-Unis, Code Interpreter peut créer une carte GIF de ces emplacements de phare, chaque phare clignotant même si la carte est très sombre.

15. Convertir des données en pages Web

Étant donné un ensemble de données brutes d'observations d'OVNI, Code Interpreter génère une carte thermique HTML entièrement fonctionnelle. Voici une version statique (il est également facile de créer autant de versions que vous le souhaitez) :

16. Utilisez Python pour copier le code STATA

Code Interpreter est capable de prendre d'anciens fichiers et codes STATA, de les copier en Python : "Voici un fichier stata do et un fichier dta. Copiez l'analyse.", "Maintenant, donnez-moi un fichier CSV.

17. Téléchargez et analysez l'ensemble de données Bitcoin

：「Décomposition saisonnière du prix depuis 2011」

18. Visualisation des tendances des données sur la criminalité

** 19. Générer une carte thermique de la co-expression génique **

** 20. Analyser l'ensemble de données Titanic **

Téléchargez l'ensemble de données Titanic et demandez à Code Interpreter d'effectuer une analyse exploratoire complète des données. La sortie comprend :

1. Un bref aperçu des données ;

2. Carte de répartition des catégories de passagers ;

3. Le graphique du taux de survie de chaque groupe ;

4. Matrice de corrélation ;

5. Aperçu des données.