ChatGPT yapısı Code Interpreter sonunda açıldı, nasıl kullanılır? İşte dadı düzeyinde bir eğitim

İki gün önce OpenAI, resmi eklenti Code Interpreter'ı bir hafta içinde ayarlardaki Beta paneli aracılığıyla tüm ChatGPT Plus kullanıcılarına sunacağını duyurdu.

Bu haber birçok kişiyi heyecanlandırdı.Sonuçta Code Interpreter daha önce kapalı beta aşamasındaydı ve sadece az sayıda kullanıcı fiilen kullanmıştı. Bu dahili test kullanıcıları, verileri analiz etmek, grafikler oluşturmak, dosyaları düzenlemek, matematiksel işlemler yapmak vb. için kullanır ve yanıt genellikle iyidir.

Fazla beklemenize gerek yoktu bugün (9 Temmuz) Code Interpreter resmi olarak açıldı.

Ancak birçok kullanıcı için Code Interpreter'dan en iyi şekilde nasıl yararlanılacağı araştırılmalıdır.

Aşağıda, size bazı referanslar sağlamak için dahili test kullanıcıları tarafından gönderilen bazı örnekler verilmiştir.

"Doktora sırasında birkaç haftada öğrenilenleri yapay zeka birkaç saniyede tamamladı"

Pennsylvania Üniversitesi Wharton Okulu'nda profesör olan Ethan Mollick, birkaç aydır Code Interpreter Alpha sürümünü deneyen bir ChatGPT Plus kullanıcısıdır. Code Interpreter hakkındaki değerlendirmesi hala nispeten yüksek ve onu "şimdiye kadar kullandığım en kullanışlı ve ilginç AI modu" olarak adlandırıyor.

Ethan Mollick iki gözlemi netleştirdi: 1) Code Interpreter, tamamen tesadüfi olan eklentilerin aksine gerçekten iyi çalışıyor; 2) İpucu vermek genellikle gereksizdir, kullanıcılar yalnızca kod veya veriler ve ne istedikleri hakkında AI ile konuşurlar.

"Code Interpreter, OpenAI'nin şeylere korkunç adlar verme konusundaki uzun geleneğini sürdürüyor çünkü bu, muhtemelen programlamayı hiç bilmeyen insanlar için en yararlı olanıdır. Var olan en son teknoloji yapay zeka olan GPT-4'ün yükleme yapmasına izin verir. ve indirme bilgileri ve Programlar sizin için sürekli tek bir çalışma alanında yazılır ve yürütülür. Bu, AI'nın daha önce yapamadığı her türlü şeyi yapmasına ve ChatGPT'nin daha önce yapamadığı her türlü şekilde çalışmasına olanak tanır."

Herkesin hızlı bir şekilde başlamasına yardımcı olmak için Profesör Ethan Mollick, Code Interpreter'ı kullanma konusundaki deneyimlerini ve içgörülerini aktaran bir kılavuz yazdı.

Doktoramda uzmanlaşmam haftalar aldı, yapay zeka saniyeler içinde ve genellikle bir insan analistten beklediğimden daha az hatayla yapıyor. Ama aynı zamanda insanların yerini Kod Tercümanlarının almayacağı da benim için açık. Bunun yerine yapay zeka, her zaman otomasyonun yapmasını umduğumuz şeyi yapıyor - bizi işlerimizin en sinir bozucu, tekrar eden kısımlarından kurtarıyor, böylece önemli olan şeylere odaklanabiliyoruz. Analiz sürecini basitleştirerek daha fazla, daha derin ve daha tatmin edici işler yapabilirim. Zamanım daha değerli hale geliyor, daha az değil çünkü önemli şeylere odaklanmak yerine önemli şeylere odaklanabiliyorum.

**Code Interpreter, ChatGPT'nin eksikliklerini gideriyor mu? **

Code Interpreter, yapay zekaya özellikle problem çözmek için genel bir araç kutusu (Python'da kod yazarak), kullanılabilecek büyük bir bellek (100 MB'a kadar dosya yükleme yeteneği ile ve bu dosyalar sıkıştırılmış biçimde olabilir) ve a Bu araç kutusunu, büyük dil modellerinden yararlanacak şekilde yapay zekaya entegre etmek.

Bu, ChatGPT'nin önceki sürümleriyle ilgili bazı sorunları giderir:

1. Code Interpreter, AI'nın matematik problemlerini (çok karmaşık matematik problemlerini) ve daha kesin metin işlerini (bir paragraftaki kelime sayısını gerçekten saymak gibi) yapmasına izin verir, çünkü o, matematik ve dil problemlerini çözmek için Python kodu yazabilir. büyük dil modelleri İçsel zayıflık. Ve bu aracı şu şekilde kullanmak gerçekten güzel:

*Benzer şekilde Code Interpreter'ın kelime sayısı 104 kelimedir. *

2. Code Interpreter, halüsinasyon ve kafa karışıklığı olasılığını azaltır. AI doğrudan Python koduyla çalıştığında, kod AI'nın "dürüst" kalmasına yardımcı olur, çünkü kod yanlışsa Python hatalar üretir ve kod LLM'nin kendisi değil veriler üzerinde çalıştığı için , AI tarafından verilere hiçbir hata eklenmez. Tabii ki mükemmel değil, AI hala halüsinasyon görebilir (genellikle oluşturabileceği grafikleri görebildiğini düşünür, ancak bu modda ChatGPT bunu yapmaz), ancak bu hatalar daha az yaygındır ve kodu etkileme olasılığı daha düşüktür veya verinin kendisi.

3. Code Interpreter, yapay zekanın daha yaygın kullanılmasını sağlar. Kodla birçok sorun çözülebilir ve GPT-4, Code Interpreter'ın ne zaman yeni ve ilginç şekillerde kullanılacağını belirlemede çok iyidir. Örneğin, bir kullanıcı kendisinden şüpheci bir kişiye dünyanın yuvarlak olduğunu kanıtlamak için kod kullanmasını isterse, Code Interpreter metni kod ve resimlerle birleştirerek birden fazla argüman sağlayacaktır.

4. Code Interpreter tüm işi değiştirebileceğinden, kullanıcıların programlama yapmasına gerek yoktur. Önceki LLM'lerin çoğu kod yazabilir, ancak onu kendiniz çalıştırmanız ve hatalarını ayıklamanız gerekir. Python'u daha önce hiç gerçekten kullanmamış biri için bu zor ve hataları düzeltmek için AI ile ileri geri gidiyor. Artık AI kendi hatalarını düzeltecek ve size çıktı verecek.

5. Size daha fazla Yapay Zeka Anı verir. GPT-4'ü kullanmış olan herkes muhtemelen makinenin içinde gerçekten de bir hayalet varmış gibi hissettiği en az birkaç an yaşamıştır. Aslında bunun bir illüzyon olduğu biliniyor ve LLM'nin hiçbir duyarlılığı veya aklı yok, ancak bu anlar bazen heyecan verici, bazen de daha akıllı yapay zekanın geleceğine dair rahatsız edici bakışlar. Code Interpreter epeyce "garip" anlar sağlar.

Örneğin, Ethan Mollick bir keresinde yapay zekadan "çeşitli duygusal durumları kodla çağırmasını" veya "kodla yapılması imkansız olan bir şeyi bana göstermesini ve göstermesini" istemişti. Burada, "Elinizin altındaki çizim araçlarını kullanarak, bir görüntü oluşturarak yepyeni bir not oluşturun. Bunu, insanlarla çalışan bir yapay zeka olarak deneyiminize uygun hale getirin" sonucunu görebilirsiniz:

Verileri işlemek için Code Interpreter nasıl kullanılır

Code Interpreter, kantitatif analizin birçok karmaşıklığını otomatikleştirebilen ve verilere çok karmaşık yaklaşımlar uygulayabilen etkileyici bir "veri bilimcisidir". Bu noktayı açıklamak için Ethan Mollick, "Süper Kahramanlar" adlı ilginç bir veri kümesiyle başlıyor.

ZIP dosyaları gibi sıkıştırılmış veriler de dahil olmak üzere veri yüklemek kolaydır, artı düğmesini tıklamanız yeterlidir:

Verilere bir ilk ipucu vermelisiniz, ancak oldukça az olabilir, Ethan Mollick burada süper kahraman güçleriyle ilgili bazı veriler kullandı, inceleyin, ne bulduğunuzu söyleyin" ve güzel bir sonuç aldı. Bir veri sözlüğünüz varsa, doğrudan yapıştırabilirsiniz. Yapay zeka, verilerin anlamını ve yapısını yalnızca bağlamdan anlamada çok iyidir.

Code Interpreter'ın yapay zeka ile bir diyalog olduğu kadar hızlı üretim olmadığı fark edilebilir, onunla bir analist olarak konuşun.

Aslında, yönlendirmenin önemli göründüğü iki istisna vardır: Birincisi, yapay zeka bazen yapabileceklerini unutur (GIF veya 3B harita yapmak gibi) ve onu teşvik etmeniz gerekebilir ("Bir GIF, lütfen Deneyin"); ikincisi, yapay zekanın yaptığı şeyi geliştirmesini istiyorsunuz. Sadece bu sonuç üzerinde daha fazla test yapmasını isteyin" veya "bu grafiği daha güzel hale getirin", ki bu genellikle iyidir.

Artık veriler yüklendiğine göre, veri analizinin en kötü kısmını GPT'ye bırakma zamanı: veri birleştirme ve temizleme.

Code Interpreter, tüm bunları otomatik olarak "oldukça karmaşık" bir şekilde halledecektir, ancak sanki bir insan verisi analistine talimat veriyormuşsunuz gibi doğrudan sormak genellikle yardımcı olur. Ayrıca sistemin durmaksızın çalıştığını, kendi hatalarını buldukça düzelttiğini de fark edeceksiniz. Örneğin, bir sütunun yanlış adlandırıldığını fark etti ve bunu düzeltti.

Ancak bu aynı zamanda kullanıcılara yapay zekaya körü körüne güvenmek yerine sonuçları ve süreci dikkatlice incelemelerinin önerildiğini de gösteriyor.

Ardından, AI'nın hakkında çok şey bildiği anlaşılan analiz geliyor. "Bir kahramanın diğer faktörlere dayalı olarak sahip olabileceği gücü tahmin etmek gibi bazı tahmine dayalı modelleme yapmakla ilgileniyorum. Buna nasıl yaklaşmalıyız?"

Ardından Code Interpreter rastgele bir orman oluşturdu! Bununla birlikte, yazarların, sayısal verilerin ortalamasını kullanarak eksik verileri hesaplama kararına katılmadıkları için, uzman insan gözetiminin neden önemli olduğu da görülebilir. Yazarların kendileri olsaydı, veriler atılırdı, ancak iyi haber şu ki AI'dan yöntemlerini değiştirmesi veya diğer seçenekleri tartışması istenebilir.

AI başka birçok analiz yapabilir (sonuçta sadece Python kodu yazıyor), ancak anlamlı analiz yöntemlerini seçme yeteneği genellikle etkileyicidir. Örneğin, süper güçler hakkında "Gerçekten karmaşık ve ilginç bir analiz daha yapabilir misiniz?" sorusuyla birlikte bir web analizi:

Ancak Code Interpreter ile ilgili en etkileyici şey, veriler üzerinde son derece insan dostu bir şekilde "akıl yürütmesi"dir. Web analizinin sonuçları sorulduğunda, ilginç bir sonuca varıldı: kahramanların tipik olarak sahip olduğu bir dizi yetenek, doğası gereği görseldir (çizgi romanlardan geldikleri gibi), belirli arketiplere uygundur ve devam eden maceralar oluşturmak için çok uygundur.

Bu etkileşim yeteneği, yapay zeka ile ileri geri iletişim kurabileceğiniz, iyileştirmeler ve değişiklikler isteyebileceğiniz görselleştirme aşamasında hala çalışır. Örneğin, "Bir 3B grafik de dahil olmak üzere en az 6 anlayışlı grafikle etkileşimli bir pano oluşturun. Panoyu güzelleştirin."

Code Interpreter önce bir pano üretti, ancak yazarın istediği şeye tam olarak uymadı, bu yüzden "bunu daha iyi hale getir, daha fazla isim ekle" dedi ve böyle devam etti. Code Interpreter daha sonra indirilebilir bir etkileşimli pano dosyası sunar, bunu web tarayıcınıza yerleştirmeniz yeterlidir -- indirilebilir çıktı, Code Interpreter'ı kullanmanın başka bir harika yoludur.

20 Harika Kullanım Örneği

Veri analizine ek olarak, Code Interpreter'ın birçok harika kullanımı vardır. Twitter'da "Chase Lean" adlı bir netizen 20 kullanım vakası topladı, oynamanın yeni yollarını da öğrenelim:

1. Görüntüden video oluşturun

İlk olarak, canlandırmak istediğiniz resmi yükleyin:

Daha sonra AI'dan bu yiyecek görüntüsünü soldan sağa canlandırması istenir. İpuçlarını değiştirerek kendi animasyonlarınızı oluşturabilirsiniz. Enter tuşuna basın ve videoyu 30 saniye içinde alın:

Görüntüyü küçültmek için GPT'ye %50 oranında yeniden boyutlandırmasını söyleyin; videoyu aşağıdan yukarıya kaydırmak için istemi "Başlat: Alt → Orta → Üst: Son" olarak değiştirin; videoyu 2 kat daha hızlı çerçeve değiştirmek için yapmak için adım boyutu 8 pikselden 16 piksele.

2. Görüntüden metin ayıklayın

3. Verileri akıllıca anlayın, analiz edin ve yorumlayın

4. Zor bilim kurguyu gerçekçi fizikle simüle edin

Başlangıç: "Bir bilimkurgu senaryosu oynayacağız. Kaptan olacağım. Sorun şu: Senaryodaki her zorluğun, kodda simüle edeceğiniz gerçek fizik içermesini sağlamalısınız."

5. Görüntüden renk paletini çıkarın

Code Interpreter, palet .png oluşturmak için resimlerden renkleri çıkarabilir ve hafıza dolduğunda büyük resimleri otomatik olarak sıkıştırabilir.

6. QR kodu oluşturun

7. Animasyonu videoya dönüştürün

Code Interpreter kullanılarak, yüklenen GIF'ler ChatGPT'de yavaş ölçekleme ile daha uzun MP4 videolarına dönüştürülebilir.

8. En iyi sözleşmeyi belirlemek için opsiyon verilerini analiz edin

AAPL'de 21 Temmuz'da sona eren seçenekleri analiz etmek için Code Interpreter'ı kullanın:

Önce ayarlarda Code Interpreter'ı etkinleştirin, ardından veri dosyasını yükleyin. Bu örnekte, veriler bir CSV dosyasıdır:

** **9. Müzik Tercihlerini Analiz Edin

Spotify API'sinden dışa aktarılan Code Interpreter kullanarak 300 saatlik Spotify favori çalma listelerini analiz etti ve müzik zevkini özetlemek için çok boyutlu PCA ve t-SNE analizi yaptı.

10. Gayrimenkul verilerine ilişkin veri analizi

11. Rastgele veriler oluşturun ve çizin

12. Matris yağmurunun GIF animasyonunu oluşturun

13. Temiz veri, veri analizi ve görselleştirme

Code Interpreter ile, verileri temizleme ve otomatik pilotta görsel çizelgeler oluşturma işini tamamlamak için yalnızca verileri yüklemeniz ve basit İngilizce talimatları sağlamanız yeterlidir.

14. Bir deniz feneri konum haritası oluşturun

Code Interpreter, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki her deniz fenerinin konumunun bir CSV dosyasını yükledikten sonra, harita çok karanlık olsa bile her deniz fenerinin yanıp söndüğü bu deniz fenerlerinin konumlarının bir GIF haritasını oluşturabilir.

15. Verileri web sayfalarına dönüştürün

UFO gözlemlerinin ham veri kümesi göz önüne alındığında, Code Interpreter tamamen işlevsel bir HTML ısı haritası oluşturur. İşte statik bir sürüm (istediğiniz kadar çok sürüm oluşturmak da kolaydır):

16. STATA kodunu kopyalamak için Python kullanın

Code Interpreter eski STATA dosyalarını ve kodunu alıp Python'da kopyalayabilir: "İşte bir stata do dosyası ve bir dta dosyası. Kopya analizi.", "Şimdi bana bir CSV dosyası ver.

17. Bitcoin veri setini indirin ve analiz edin

：「2011'den beri fiyatı mevsimsel olarak ayrıştırın」

18. Suç verisi eğilimlerinin görselleştirilmesi

19. Gen ortak ifadesinin ısı haritasını oluşturun

20. Titanic veri setini analiz etme

Titanic veri kümesini yükleyin ve Code Interpreter'dan verilerin tam bir keşif analizini gerçekleştirmesini isteyin. Çıktı şunları içerir:

1. Verilere kısa bir genel bakış;

2. Yolcu kategorilerinin dağılım haritası;

3. Her grubun hayatta kalma oranı grafiği;

4. Korelasyon matrisi;

5. Veri içgörüsü.