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ChatGPT神器Code Interpreter終于開放,到底怎么用?這里有一份保姆級教程(1)

發(fā)布人:機器之心 時間:2023-07-09 來源:工程師 發(fā)布文章

兩天前,OpenAI 宣布要在一周之內將官方插件 Code Interpreter 通過設置中的 Beta 面板向所有 ChatGPT Plus 用戶提供。


這個消息讓很多人激動了起來,畢竟此前 Code Interpreter 一直處于封閉測試階段,只有一小部分用戶真正使用過。這些內測用戶用它來數(shù)據(jù)分析、創(chuàng)建圖表、編輯文件、執(zhí)行數(shù)學運算等,反響普遍不錯。


大家沒有等太久,今天,Code Interpreter 已經(jīng)正式開放。


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不過對于很多用戶來說,如何讓 Code Interpreter 物盡其用,還得好好研究一番。


以下是一些內測用戶曬出的示例,為大家提供一些參考。


「博士期間幾周才學會的東西,AI 幾秒就完成了」


賓夕法尼亞大學沃頓商學院的教授 Ethan Mollick,是一位擁有數(shù)月 Code Interpreter Alpha 版本試用經(jīng)驗的 ChatGPT Plus 用戶。他對 Code Interpreter 的評價還是比較高的,稱之為「用過的最有用、最有趣的 AI 模式」。


Ethan Mollick 明確表達了兩點感想:1)Code Interpreter 工作得非常好,不像插件那樣完全是偶然的;2) 提示制作通常是沒有必要的,用戶只需與 AI 討論代碼或數(shù)據(jù)以及想要什么就可以了。


「Code Interpreter 延續(xù)了 OpenAI 長期以來給東西起可怕名字的傳統(tǒng),因為這對那些根本不懂編程的人來說可能最有用。它允許現(xiàn)有的最先進的 AI GPT-4 上傳和下載信息,并在一個連續(xù)的工作空間為你編寫和執(zhí)行程序。這使得 AI 可以做各種以前不能做的事情,并在曾經(jīng) ChatGPT 不可能做到的方方面面發(fā)揮作用。」


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為了幫助大家快速上手,Ethan Mollick 教授撰寫了一篇指南,傳授了自己使用 Code Interpreter 的經(jīng)驗與心得。


我在讀博士時花了幾周時間才掌握的東西,AI 在幾秒鐘內就完成了,而且通常比我預期的人類分析員的錯誤要少。但對我來說,同樣清楚的是,人類不會被 Code Interpreter 所取代。相反,AI 做的是我們一直希望自動化能做的事情 —— 把我們從工作中最惱人、重復的部分中解放出來,這樣我們就可以專注于關鍵的事情。通過簡化分析過程,我可以做更多、更深入、更滿意的工作。我的時間變得更有價值,而不是更少,因為我可以專注于重要的事情,而不是死記硬背。


Code Interpreter 補上了 ChatGPT 哪些短板?


具體來說,Code Interpreter 為 AI 提供了一個解決問題的通用工具箱(通過用 Python 寫代碼),一個可以使用的大內存(能夠上傳高達 100MB 的文件,而且這些文件可以是壓縮形式),并以發(fā)揮大型語言模型優(yōu)勢的方式將該工具箱整合到人工智能中。


這解決了以前版本的 ChatGPT 存在的一些問題:


1、Code Interpreter 允許 AI 做數(shù)學題(非常復雜的數(shù)學題)和做更精確的文字工作(比如實際計算段落中的字數(shù)),因為它可以編寫 Python 代碼來解決大語言模型在數(shù)學和語言方面的固有弱點。而且它真的很善于使用這個工具,如下所示:


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同樣的 prompt,Code Interpreter 的字數(shù)統(tǒng)計結果是 104 個詞。


2、 Code Interpreter 降低了幻覺和迷惑的概率。當 AI 直接與 Python 代碼一起工作時,代碼有助于讓 AI 保持「誠實」,因為如果代碼不正確,Python 會產(chǎn)生錯誤;而且由于代碼操作的是數(shù)據(jù),不是 LLM 本身,所以沒有錯誤被 AI 插入到數(shù)據(jù)中。當然這也不完美,AI 仍然會產(chǎn)生幻覺(它似乎經(jīng)常認為自己能看到它能生成的圖形,而這種模式的 ChatGPT 不會),但這些錯誤不太常見,而且不太可能影響代碼或數(shù)據(jù)本身。


3、Code Interpreter 讓人工智能的用途更加廣泛。很多問題都可以用代碼來解決,GPT-4 非常善于找出何時以新穎有趣的方式使用 Code Interpreter。例如,用戶要求它用代碼向一個懷疑者證明地球是圓的,Code Interpreter 會提供多個論據(jù),將文本與代碼、圖像結合起來。


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4、用戶不必編程,因為 Code Interpreter 可以代替做所有的工作。之前的很多 LLM 都能寫代碼,但你必須自己運行和調試。對于以前從未真正使用過 Python 的人來說,這很難,而且要和 AI 來回糾正錯誤?,F(xiàn)在,AI 會糾正它自己的錯誤并給到你輸出。


5、它給了你更多的 AI Moment。任何使用過 GPT-4 的人都可能遇到過至少幾個時刻,感覺就像機器里確實有一個幽靈。實際上大家也知道這是一種幻覺,而且 LLM 根本就沒有知覺或思維,但這些時刻是對更智能的 AI 的未來的一瞥,有時令人激動,有時令人不安。Code Interpreter 提供了相當多「很奇怪」的時刻。


比如 Ethan Mollick 曾要求 AI「用代碼調用各種情緒狀態(tài)」或者「給我看一些不可能用代碼做的事情,并演示一下」。這里可以看到「使用你可用的繪畫工具,通過創(chuàng)建一個圖像,創(chuàng)造一個全新的備忘錄。讓它與你作為 AI 與人類合作的經(jīng)驗相關」的結果:


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如何使用 Code Interpreter 處理數(shù)據(jù)


Code Interpreter 是一個令人印象深刻的「數(shù)據(jù)科學家」,能夠將定量分析的許多復雜事物自動化,并且能夠對數(shù)據(jù)采用非常復雜的方法。為了說明這一點,Ethan Mollick 從一個有趣的數(shù)據(jù)集「Super Heroes」開始。


上傳數(shù)據(jù)很容易,即使是像 ZIP 文件這樣的壓縮數(shù)據(jù),只要點擊加號按鈕就可以了:


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你應該在數(shù)據(jù)中加入一個初始提示,但它可以是相當少的,Ethan Mollick 用的 prompt 是這里有一些關于超級英雄力量的數(shù)據(jù),翻看一下,告訴我你發(fā)現(xiàn)了什么」,然后得到了不錯的結果。如果你有一個數(shù)據(jù)字典,也可以直接粘貼進去。AI 很善于僅從上下文中找出數(shù)據(jù)的含義和結構。


可以注意到,Code Interpreter 與其說是提示制作,不如說是與 AI 進行對話,把它當作一個分析師和它交談。


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事實上,也有兩個例外情況,其中提示的制作似乎很重要:首先,AI 有時會忘記它能做的事情(如制作 GIF 或 3D 圖),你可能需要鼓勵它(「你能制作 GIF,請試試」);其次,你會希望 AI 在自己的工作上有所改進。只要求它對這個結果做進一步的測試」或「使這個圖更漂亮」,一般來說這樣就可以了。


目前,數(shù)據(jù)已經(jīng)加載完畢了,可以讓 GPT 做數(shù)據(jù)分析工作中最糟糕的部分了:數(shù)據(jù)合并和清理。


Code Interpreter 將以一種「相當復雜」的方式自動處理這一切,但直接詢問通常會有幫助,就好像你在指導一個人類數(shù)據(jù)分析師一樣。你還會注意到,該系統(tǒng)的工作方式是無情的,在發(fā)現(xiàn)錯誤時就會糾正自己的錯誤。例如,它注意到列的名稱有誤,并修正了這個問題。


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不過這也說明,建議用戶仔細檢查結果和過程,而不是盲目地相信 AI。


接下來開始進行分析,AI 似乎對分析方法很了解。提示是「我對做一些預測性建模感興趣,比如根據(jù)其他因素預測一個英雄可能擁有的力量。我們應該如何處理這個問題?」


然后 Code Interpreter 構建了一個隨機森林!不過也可以看到為什么有專家的人為監(jiān)督是很重要的,因為作者不同意它通過使用數(shù)值化數(shù)據(jù)的平均值來計算缺失數(shù)據(jù)的決定。如果是作者自己,會放棄這些數(shù)據(jù),但好在可以要求 AI 改變其方法,或討論其他的選擇。


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AI 能夠進行許多其他分析(畢竟它只是在寫 Python 代碼),但它選擇有意義的分析方法的能力常常給人留下深刻印象。例如,這里有一個關于超能力的網(wǎng)絡分析,提示是「你能不能進行另一個真正復雜和有趣的分析」:


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但 Code Interpreter 最令人印象深刻的一點是,它以非常人性化的方式對數(shù)據(jù)進行「推理」。當被問及網(wǎng)絡分析的結果時,得出了有趣的結論:英雄通常擁有的一組能力本質上是視覺的(因為它們來自漫畫書),適合某些原型,并且最適合構建持續(xù)的冒險。


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這種互動性能力在可視化階段仍然有效,你可以與 AI 來回溝通,要求改進和改變。例如,提示「創(chuàng)建一個互動的儀表板,至少有 6 個有洞察力的圖表,包括一個 3D 的圖表。讓儀表板變得漂亮?!?/span>


Code Interpreter 先是產(chǎn)生了一個儀表盤,但不太符合作者想要的,所以他直接說「讓這個更好,包括更多的名字」等等。然后 Code Interpreter 給出了一個可下載的交互式儀表盤文件,只要把它放在網(wǎng)絡瀏覽器中就可以了 —— 可下載的輸出也是 Code Interpreter 的另一個妙用方法。


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關鍵詞: AI

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