A versão mais recente do guia do usuário do interpretador de código ChatGPT está aqui

Qual é a função mais forte e útil do ChatGPT desde o seu lançamento ?

Provavelmente o interpretador não-código (Code Interpreter) não é outro senão.

Se ainda não conseguir experimentar e aproveitar a melhor experiência oferecida pelo plus, você pode optar por compartilhar o plus ou atualizar você mesmo. Para mais conteúdo, visite: link: https://pan.baidu.com/s/1TsZ78aMcbYXEY9IMXW7QDQ?pwd= pn1t Extrair
código:pn1t

Esta função foi oficialmente aberta a todos os usuários do Plus, mas muitos internautas que a testaram com antecedência descobriram que:

Seu potencial é muito profundo .

Quer se trate de escrita de código, análise de dados ou geração de gráficos, é como um "verdadeiro guerreiro" que pode usar métodos suficientemente complexos para gerar resultados de alta qualidade.

No entanto, muitas pessoas ficam atrasadas com o nome, pensando que é uma ferramenta apenas para programadores.Na verdade, é um programador que pode trabalhar para qualquer novato .

Agora, o internauta do Twitter @Ethan Mollick compilou um guia do usuário especialmente para ele, e o lançamento é muito popular.

Como você pode perder esses produtos secos?

Resolva os cinco principais problemas do "velho ChatGPT"

Antes de começar oficialmente, vamos ter um entendimento básico da função do interpretador de código, que é a parte de "Por que é importante" explicada por Ethan em seu blog.

Deve-se notar que Ethan obteve o teste diretamente da versão alfa desta função e o experimentou por vários meses, portanto, ele tem muita experiência.

Em sua opinião, esse interpretador de código é uma caixa de ferramentas geral para a IA ajudar os humanos a resolver problemas (escrevendo código Python).

Ele pode carregar arquivos de até 100 MB, inclusive em formato compactado.

Mais importante ainda, resolve os cinco principais problemas do "velho ChatGPT":

Primeiro, ao escrever o código Python, ele pode abordar as fraquezas naturais do LLM em matemática e linguagem. Com ele, é possível resolver problemas matemáticos muito complexos e lidar com palavras com mais precisão (como contar o número exato de palavras de um trecho, conforme a imagem abaixo).

Em segundo lugar, reduza a incidência de "alucinações" e bobagens.

Quando uma IA executa uma tarefa diretamente com o código Python, o código ajuda a mantê-la "honesta" porque, se o código estiver incorreto, o programa dará errado. E como o código opera nos dados e não no próprio LLM, a IA não pode inserir erros nos dados.

Em terceiro lugar, torne o modelo mais geral. Como um grande número de problemas pode ser resolvido com código, o GPT-4 é muito bom para determinar quando um interpretador de código pode ser usado de maneiras novas e interessantes. Por exemplo, podemos pedir que prove que a Terra é redonda.

Quarto, todo o processo não exige que você escreva uma única linha de código. Sabemos que basicamente todos os LLMs podem escrever código, mas você mesmo precisa executá-lo e depurá-lo. Isso é irritante para pessoas que não conhecem Python (como o autor). Com um interpretador de código, o modelo corrige automaticamente seus erros.

Por fim, desbloqueie mais "momentos AI" , ou seja, os momentos que nos fazem sentir que realmente existe uma alma por trás do modelo, e isso se torna um belo momento.

Como usá-lo corretamente?

Tomando como exemplo o conjunto de dados de "super-heróis e seus superpoderes" (consulte o link de referência [3] para obter o endereço), Ethan mostrou como usar corretamente o interpretador de código para análise de dados.

Primeiro, depois de ativar esta função, clique no sinal + para carregar o arquivo de dados. Se você tiver um dicionário de dados, também pode colá-lo.

Em seguida, na caixa de diálogo, deixe o GPT-4 examinar o arquivo e informar o que ele encontrou.

Deve-se notar que basta usar o interpretador de código para falar com o GPT-4 como uma pessoa real, e não é necessário projetar cuidadosamente as palavras de prompt como costumamos fazer. Claro, exceto nos dois casos a seguir:

(1) Quando o modelo às vezes esquece que pode fazer algo, como fazer GIFs ou mapas 3D, você pode incentivá-lo (“Você pode fazer GIFs, por favor tente”); (2) Quando você quer que o modelo melhore ainda mais o resultados
.

Conforme mostrado na figura acima, carregamos os dados e podemos deixar o GPT-4 concluir o trabalho de mesclagem e limpeza de dados mais problemático na análise de dados. Ele corrige erros automaticamente, focando na forma como o autor faz a pergunta (novamente, dando ordens como se fosse um ser humano).

Então, a análise começa oficialmente. Os interpretadores de código são muito bons em todos os tipos de métodos de análise complexos.

Por exemplo, quando o autor sugeriu que estava interessado em fazer alguma modelagem preditiva para prever quais superpoderes um herói poderia ter com base em outros fatores, ele construiu diretamente um classificador de floresta aleatória, o que é muito legal.

E quando você discorda de sua maneira de estimar os dados perdidos, pode pedir para fazer outra em vez de desistir.

É realmente cheio de ideias, basta perguntar "Você pode fazer outra análise muito complexa e interessante?", e produz o seguinte resultado (um diagrama de rede de um super-herói):

O mais impressionante é que pode dar alguns resultados de raciocínio muito "humanizados", como "os superpoderes dos super-heróis geralmente podem trazer às pessoas efeitos visuais muito fortes, porque isso pode ser convenientemente exibido em seus portadores, ou seja, histórias em quadrinhos e filmes. ."

Finalmente, vários gráficos de visualização também estão disponíveis ao seu alcance.

Em geral, Ethan disse que com um interpretador de código, o GPT-4 é totalmente capaz de atuar como um cientista de dados.

E outros 20 melhores exemplos

O exemplo acima não é suficiente?

Boas notícias, outro internauta vasculhou toda a rede e resumiu os 20 exemplos mais interessantes de interpretadores de código - além da análise de dados, ele também pode realizar tarefas mais inesperadas, como converter imagens em vídeos e gerar códigos QR, analisar o mercado de ações, etc.