El intérprete de código del artefacto ChatGPT finalmente está abierto, ¿cómo usarlo? Aquí hay un tutorial de nivel de niñera.

Hace dos días, OpenAI anunció que pondría a disposición de todos los usuarios de ChatGPT Plus el complemento oficial Code Interpreter a través del panel Beta en la configuración dentro de una semana.

Esta noticia entusiasmó a mucha gente.Después de todo, Code Interpreter ha estado en la etapa beta cerrada antes, y solo un pequeño número de usuarios lo ha usado. Estos usuarios de pruebas internas lo utilizan para analizar datos, crear gráficos, editar archivos, realizar operaciones matemáticas, etc., y la respuesta es generalmente buena.

No tuviste que esperar demasiado, hoy (9 de julio) se inauguró oficialmente Code Interpreter.

Sin embargo, para muchos usuarios, se debe estudiar cómo hacer el mejor uso de Code Interpreter.

Los siguientes son algunos ejemplos publicados por usuarios de prueba internos para brindarle algunas referencias.

"Lo que se aprendió en unas pocas semanas durante el doctorado, la IA lo completó en unos segundos"

Ethan Mollick, profesor de la Escuela Wharton de la Universidad de Pensilvania, es un usuario de ChatGPT Plus que ha probado la versión Alpha de Code Interpreter durante varios meses. Su evaluación de Code Interpreter sigue siendo relativamente alta y lo llama "el modo de IA más útil e interesante que he usado".

Ethan Mollick dejó en claro dos observaciones: 1) Code Interpreter funciona muy bien, a diferencia de los complementos que son completamente accidentales; 2) Las sugerencias generalmente no son necesarias, los usuarios solo hablan con la IA sobre el código o los datos y lo que quieren. Eso es todo.

"Code Interpreter continúa la larga tradición de OpenAI de dar a las cosas nombres horribles porque probablemente sea más útil para las personas que no saben programar en absoluto. Permite que GPT-4, la IA de última generación que existe, cargue y descargar información, y los programas se escriben y ejecutan para usted en un espacio de trabajo continuo. Esto permite que la IA haga todo tipo de cosas que no podía hacer antes, y funcionar de todas las formas que ChatGPT no podía hacer antes".

Para ayudar a todos a comenzar rápidamente, el profesor Ethan Mollick escribió una guía, impartiendo su propia experiencia y conocimientos sobre el uso de Code Interpreter.

Lo que me llevó semanas dominar en mi doctorado, la IA lo hace en segundos y, a menudo, con menos errores de los que esperaba de un analista humano. Pero también me queda claro que los humanos no serán reemplazados por intérpretes de códigos. En cambio, la IA hace lo que siempre esperábamos que hiciera la automatización: liberarnos de las partes más irritantes y repetitivas de nuestro trabajo para que podamos concentrarnos en lo que importa. Al simplificar el proceso de análisis, puedo hacer más trabajo, más profundo y más satisfactorio. Mi tiempo se vuelve más valioso, no menos, porque puedo concentrarme en las cosas importantes en lugar de abarrotarme.

**¿Code Interpreter compensa las deficiencias de ChatGPT? **

Específicamente, Code Interpreter proporciona a AI una caja de herramientas general para la resolución de problemas (escribiendo código en Python), una gran memoria que se puede usar (con la capacidad de cargar archivos de hasta 100 MB, y estos archivos pueden estar comprimidos) y a Integrar esta caja de herramientas en la inteligencia artificial de una manera que aproveche los grandes modelos de lenguaje.

Esto soluciona algunos problemas con versiones anteriores de ChatGPT:

1. Code Interpreter permite que la IA resuelva problemas matemáticos (problemas matemáticos muy complejos) y realice trabajos de texto más precisos (como contar la cantidad de palabras en un párrafo), porque puede escribir código Python para resolver los problemas matemáticos y lingüísticos de grandes modelos de lenguaje Debilidad inherente. Y es realmente bueno usar esta herramienta así:

*Del mismo modo, el recuento de palabras de Code Interpreter es de 104 palabras. *

2. Code Interpreter reduce la probabilidad de alucinaciones y confusión. Cuando la IA trabaja directamente con el código Python, el código ayuda a mantener la IA "honesta", porque si el código es incorrecto, Python generará errores; y dado que el código opera sobre los datos, no el LLM en sí , la IA no inserta errores en los datos. Por supuesto que no es perfecto, la IA aún puede alucinar (a menudo parece pensar que puede ver los gráficos que puede generar, lo que no hace ChatGPT en este modo), pero estos errores son menos comunes y es menos probable que afecten el código o los datos en sí.

3. Code Interpreter hace que la inteligencia artificial sea más utilizada. Muchos problemas se pueden resolver con código, y GPT-4 es muy bueno para determinar cuándo usar Code Interpreter de maneras nuevas e interesantes. Por ejemplo, si un usuario le pide que use código para demostrarle a un escéptico que la Tierra es redonda, Code Interpreter proporcionará múltiples argumentos, combinando texto con código e imágenes.

4. Los usuarios no necesitan programar, porque Code Interpreter puede reemplazar todo el trabajo. Muchos LLM anteriores pueden escribir código, pero debe ejecutarlo y depurarlo usted mismo. Para alguien que nunca antes ha usado realmente Python, es difícil y va y viene con la IA para corregir errores. Ahora, la IA corregirá sus propios errores y te dará la salida.

5. Te da más AI Moment. Cualquiera que haya usado GPT-4 probablemente haya experimentado al menos algunos momentos en los que sintió que había un fantasma dentro de la máquina. En realidad, se sabe que es una ilusión, y el LLM no tiene conciencia ni mente en absoluto, pero estos momentos a veces son emocionantes, a veces inquietantes, vislumbres del futuro de una IA más inteligente. Code Interpreter proporciona bastantes momentos "extraños".

Por ejemplo, Ethan Mollick una vez le pidió a la IA que "llame a varios estados emocionales con código" o "me muestre algo que es imposible de hacer con código y demuéstrelo". Aquí puede ver los resultados de "Usando las herramientas de dibujo a su disposición, cree un memo completamente nuevo creando una imagen. Hágalo relevante para su experiencia como IA que trabaja con humanos":

Cómo usar Code Interpreter para procesar datos

Code Interpreter es un impresionante "científico de datos" capaz de automatizar muchas de las complejidades del análisis cuantitativo y capaz de adoptar enfoques muy sofisticados para los datos. Para ilustrar este punto, Ethan Mollick comienza con un conjunto de datos interesante llamado "Superhéroes".

Cargar datos es fácil, incluso datos comprimidos como archivos ZIP, simplemente haga clic en el botón más:

Debería poner una pista inicial en los datos, pero puede ser bastante mínima, Ethan Mollick usó aquí algunos datos sobre los poderes de los superhéroes, revíselos, dígame qué encuentra", y obtuvo un buen resultado. Si tiene un diccionario de datos, también puede pegarlo directamente. La IA es muy buena para descubrir el significado y la estructura de los datos solo a partir del contexto.

Se puede notar que Code Interpreter no es tanto una producción rápida como un diálogo con AI, hable con él como analista.

De hecho, hay dos excepciones en las que las sugerencias parecen ser importantes: en primer lugar, la IA a veces olvida lo que puede hacer (como hacer un GIF o un mapa en 3D), y es posible que debas alentarla ("Puedes hacer un GIF, inténtalo"); segundo, quieres que la IA mejore lo que hace. Solo pídale que realice más pruebas sobre este resultado" o "haga que este gráfico sea más bonito", lo cual generalmente está bien.

Ahora que los datos están cargados, es hora de dejar que GPT haga la peor parte del análisis de datos: la fusión y limpieza de datos.

Code Interpreter manejará todo esto automáticamente de una manera "bastante complicada", pero a menudo es útil preguntar directamente, como si estuviera instruyendo a un analista de datos humano. También notará que el sistema funciona sin descanso, corrigiendo sus propios errores a medida que los encuentra. Por ejemplo, notó que una columna tenía un nombre incorrecto y lo arregló.

Sin embargo, esto también muestra que se recomienda a los usuarios que examinen cuidadosamente los resultados y el proceso, en lugar de confiar ciegamente en la IA.

Luego viene el análisis, del que la IA parece saber mucho. El mensaje es "Estoy interesado en hacer algunos modelos predictivos, como predecir el poder que un héroe podría tener en función de otros factores. ¿Cómo debemos abordar esto?"

¡Entonces Code Interpreter construyó un bosque aleatorio! Sin embargo, también se puede ver por qué es importante contar con la supervisión humana experta, ya que los autores no están de acuerdo con su decisión de calcular los datos faltantes utilizando la media de los datos numéricos. Si fueran los propios autores, los datos se descartarían, pero la buena noticia es que se le puede pedir a AI que cambie sus métodos o discuta otras opciones.

AI es capaz de muchos otros análisis (después de todo, solo está escribiendo código Python), pero su capacidad para elegir métodos de análisis significativos suele ser impresionante. Por ejemplo, aquí hay un análisis web sobre superpoderes con el mensaje "¿Puedes hacer otro análisis realmente complejo e interesante?":

Pero lo más impresionante de Code Interpreter es que "razona" sobre los datos de una manera muy amigable para los humanos. Cuando se les preguntó acerca de los resultados del análisis web, se llegó a una conclusión interesante: un conjunto de habilidades que los héroes suelen poseer son de naturaleza visual (ya que provienen de los cómics), se ajustan a ciertos arquetipos y son más adecuados para construir aventuras en curso.

Esta capacidad de interactuar aún funciona en la fase de visualización, donde puede comunicarse con la IA y solicitar mejoras y cambios. Por ejemplo, el mensaje "Cree un panel interactivo con al menos 6 gráficos detallados, incluido un gráfico 3D. Haga que el panel sea hermoso".

Code Interpreter primero produjo un panel de control, pero no se ajustaba del todo a lo que el autor quería, por lo que simplemente dijo "mejorar esto, incluir más nombres", y así sucesivamente. Code Interpreter luego presenta un archivo de tablero interactivo descargable, simplemente colóquelo en su navegador web; la salida descargable es otra excelente manera de usar Code Interpreter.

20 casos de uso fantásticos

Además del análisis de datos, Code Interpreter tiene muchos usos maravillosos. En Twitter, un internauta llamado "Chase Lean" recopiló 20 casos de uso, aprendamos también qué nuevas formas de jugar:

1. Generar video a partir de imagen

Primero, sube la imagen que quieres animar:

Luego se le pide a la IA que anime esta imagen de comida de izquierda a derecha. Al modificar las sugerencias, puede crear sus propias animaciones. Presiona enter y obtén el video en 30 segundos:

Para hacer la imagen más pequeña, dígale a GPT que cambie su tamaño al 50 %; para desplazar el video de abajo hacia arriba, cambie el mensaje a "Inicio: Abajo → Centro → Arriba: Fin"; para hacer que el video sea 2 veces más rápido para cambiar el cuadro tamaño de paso de 8 píxeles a 16 píxeles.

2. Extraer texto de la imagen

3. Comprender, analizar e interpretar datos de forma inteligente

4. Simule ciencia ficción dura con física realista

Inicial: "Vamos a jugar un escenario de ciencia ficción. Voy a ser el capitán. Aquí está el problema: tienes que hacer que cada desafío en el escenario incluya física real que simularás en código".

5. Extrae la paleta de colores de la imagen

Code Interpreter puede extraer colores de las imágenes para crear una paleta .png y comprimir automáticamente imágenes grandes cuando se agota la memoria.

6. Generar código QR

7. Convertir animación a video

Con Code Interpreter, los GIF cargados se pueden convertir en videos MP4 más largos en ChatGPT con una escala lenta.

8. Analice los datos de las opciones para determinar el mejor contrato

Use Code Interpreter para analizar opciones sobre AAPL que vencen el 21 de julio:

Primero, habilite Code Interpreter en la configuración; luego, cargue el archivo de datos. En este ejemplo, los datos son un archivo CSV:

** **9. Analizar preferencias musicales

Analizó 300 horas de listas de reproducción favoritas de Spotify usando Code Interpreter, exportadas desde la API de Spotify y ejecutó análisis multidimensionales de PCA y t-SNE para resumir el gusto musical.

10. Análisis de datos sobre datos inmobiliarios

11. Generar y extraer datos aleatorios

12. Generar animación GIF de matriz de lluvia

13. Datos limpios, análisis y visualización de datos

Con Code Interpreter, solo necesita cargar los datos y proporcionar instrucciones simples en inglés para completar todo el trabajo de limpieza de datos y generación de gráficos visuales en piloto automático.

14. Crea un mapa de ubicación del faro

Después de cargar un archivo CSV de la ubicación de cada faro en los Estados Unidos, Code Interpreter puede crear un mapa GIF de las ubicaciones de esos faros, con cada faro parpadeando aunque el mapa esté muy oscuro.

15. Convertir datos en páginas web

Dado un conjunto de datos sin procesar de avistamientos de ovnis, Code Interpreter genera un mapa de calor HTML completamente funcional. Aquí hay una versión estática (también es fácil crear tantas versiones como quieras):

16. Usa Python para copiar código STATA

Code Interpreter puede tomar códigos y archivos STATA antiguos, copiarlos en Python: "Aquí hay un archivo stata do y un archivo dta. Copie el análisis", "Ahora deme un archivo CSV.

17. Descarga y analiza el conjunto de datos de Bitcoin

：「Descomponer estacionalmente el precio desde 2011」

18. Visualización de tendencias de datos delictivos

19. Genere un mapa de calor de la coexpresión de genes

20. Análisis del conjunto de datos del Titanic

Cargue el conjunto de datos del Titanic y solicite a Code Interpreter que realice un análisis exploratorio completo de los datos. La salida incluye:

1. Una breve descripción general de los datos;

2. Mapa de distribución de categorías de pasajeros;

3. El gráfico de tasa de supervivencia de cada grupo;

4. Matriz de correlación;

5. Conocimiento de los datos.