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整理 | 屠敏

出品 | CSDN(ID:CSDNnews)

20 美元,雇佣一位非常擅长数据分析的个人 AI 助理,到底值不值?

现在,OpenAI 正在让用户这 20 美元花得更值。

在今年三月份,OpenAI 首度公开了为 ChatGPT 提供第三方软件应用程序插件的消息,从而使用户能够进一步扩展 ChatGPT 的功能范围。而在最近的一周,OpenAI 抢先透露了其内部插件之一——ChatGPT 代码解释器(Code Interpreter)将会在下个月向每月支付 20 美元的 ChatGPT Plus 用户正式推出。

如今,翘首期盼已久,大家终能用上了。

万众期待的代码解释器上线了!

所谓的代码解释器,实际上是一种针对非编码人员设计的工具,它能够通过自然语言的形式,向ChatGPT提出问题,并使其完成一些需要复杂编程技术才能完成的任务。然而,我们需要明确的是,ChatGPT的代码解释器并非一款普通的AI插件。

在OpenAI的说明下,ChatGPT的代码解释器功能使其能够运行代码并可选地访问用户上传的文件。此外,用户还可以便捷地请求ChatGPT完成诸如数据分析、图表生成、文件编辑以及执行各类数据运算等任务。

除了上述方法外,开发者们还发现了一些其他应用。他们可以利用代码解释器来生成数据可视化和图形,从而更好地理解和呈现他们的数据。此外,他们也可以利用代码解释器来分析音乐播放列表,以便更好地管理和组织他们的音频资源。同时,开发者们还可以利用代码解释器创建交互式HTML文件,这样可以让他们更方便地进行网络协作和分享。除此之外,他们还可以利用代码解释器清理数据集,以便更快地处理和分析数据。最后,开发者们还可以利用代码解释器从图像中提取调色板,这样可以让他们更好地分析和理解图像的颜色 composition。

这款代码解释器释放了无数的功能,使其成为数据可视化、分析和操作的强大工具。

同时,ChatGPT 也可以用 Python 编写代码并操作最大为 100MB 的文件。

这也正如网友所说,” 带上 ChatGPT,键盘我有,天下随便走 “。

以沃顿商学院教授 Ethan Mollick 的观点为例,他曾经表示,在使用新的 ChatGPT 工具之后,原本需要几周时间才能学会的任务,如今仅需短短几秒钟即可完成,并且错误率通常会比人类分析师低很多。这充分展示了人工智能技术在数据分析方面的巨大优势,不仅能够显著提高工作效率,还能保证数据的准确性,为各类决策提供更为可靠的依据。

知名金融公司 Flutterwave 的欧洲国家经理兼立陶宛总经理 Linas Beliūnas 在其 LinkedIn 上发布评论称:“OpenAI 正在向全球公众解锁自 GPT-4 以来最为强大的功能。这意味着,现在的人们无论背景如何,都有可能成为数据分析师。”

现在,要想试一把,首先你需要有一个 ChatGPT 账号,然后支付 20 美元购买 ChatGPT Plus,进而在账户设置中启动代码解释器和其他实验性新功能,就可以 ” 上车 ” 了。

那么,这款代码解释器真的有那么神奇吗?基于此,国内外用户在不断尝试的基础上总结了多维度的上手指南,以及各种使用姿势,我们不妨共同看看。

Code Interpreter + Midjourney:” 大杀四方 “

有不少网友直接用 Code Interpreter 试了试,结果成功让一张图像在 30 秒之内快速成片!

要问是怎么做到的,@Chase Lean 在 Twitter 上分享了自己使用代码解释器的「五步走」经验:

一是在 ChatGPT 中打开 Code Interpreter 功能;

二是上传你想要制作动画的图像,如:

三是告诉 ChatGPT 你的需求,如:从左到右为这张食物图像制作动画;

四是给 ChatGPT 一些明确的提示,如修改图片尺寸,具体显示细则:

最终便得到了如下所示的效果,是不是很神奇:

如果只需要一张图像就能生成一个视频,那么图像自身是不是也可以借助 AI 工具来完成?AI 与 AI 工具的强强联合,又会擦出什么样的火花?

网友 @黄赟(https://twitter.com/huangyun_122)将文本生成图像工具   Midjourney 和代码解释器进行了结合,最终得出了这样一个结论:” 惊为天人,一次出片 !我唯一担心且不敢面对的事情,终于来了 “。

他通过让 MidJourney 生成 36:9 的大宽幅图片,然后上传到 Code Interpreter ,并要求其以 ” 左,中,右,中,左的次序显示 “,便得到了这样一个视频效果:

对此,他评价道:

代码解释器也可以 ” 独自美丽 “

当然,除了有效结合行业内一些主流的工具之外,代码解释器自身也具有非常多的功能。

落实到具体使用上,数据分析是代码解释器最常用的功能。事实证明,它能够快速分析大量数据并提供详细的见解,这对于专业数据分析师和业余爱好者来说都是一个宝贵的工具。

来自沃顿商学院教授 Ethan Mollick 写了一篇详细的指南,并以代码解释器处理数据为例,深入分享了整个上手经过与体验心得。

然后点击 ChatGPT 上的 “+” 按钮即可上传数据,也可以直接上传 ZIP 等压缩数据。然后适当给一下初始提示,AI 可以从上下文中找出数据的含义和结构。

Ethan Mollick 在使用代码解释器过程中发现,这款工具更多的是与 AI 进行对话,而不是通过 Prompt 的形式一直往下。

在使用代码解释器环节,Ethan Mollick 表示:Prompt 似乎只在两个维度起重要作用:

一是,AI 有时候忘记自己可以实现一些功能,如制作 GIF 或者 3D 绘图,此时,你可以通过 Prompt ” 鼓励 ” 它(如:” 你可以制作 GIF,请尝试 “)。

二是,你希望 AI 改进自己的工作时,只需要通过提供一些如 ” 对该结果进一步的测试 ” 或 ” 使该图表变得更好 ” 等简单的 Prompt 会起作用。

当数据成功上传之后,显示如下:

下一步,可以让 ChatGPT 完成任何数据分析工作中繁琐的部分:数据合并和清理。人类使用者只需要通过简短的提示词让 AI 直接上手处理。

在这一环节,Ethan   Mollick 教授表示,往往有些时候,AI 会在发现错误时纠正自己的错误。但是为了保险起见,还是建议人类工程师也参与一起校验,而不是盲目相信人工智能。

现在,进入分析环节。

Ethan   Mollick 发现,AI 似乎对分析方法很了解。他表示自己有兴趣进行一些预测建模,可以根据其他因素预测英雄可能拥有的能力。并询问 ChatGPT 应该如何处理这个问题?

令人没想到的是,ChatGPT 直接构建了一个随机森林分类模型,非常高效。

与此同时,Ethan Mollick 表示自己不愿意让 ChatGPT 通过使用数值数据的方法来估算缺失数据,当进一步询问 AI 是否有更好的方法或者替代方案时,ChatGPT 也能根据自己广泛的知识提供建议。

Ethan   Mollick 总结道,Code Interpreter 最令人印象深刻的一点是,它以非常人性化的方式对数据进行 ” 推理 “。当被问及网络分析的结果时,ChatGPT 得出了有趣的结论:英雄通常拥有的一组能力本质上是视觉的(因为它们来自漫画书),适合某些原型,并且最适合构建持续的冒险。将数据和故事集成在一起的巧妙方法!

5 分钟制作游戏、创建图表 … 代码解释器都不在话下

与此同时,代码解释器还能制作游戏、创建图表、将任何 GIF 一键转换为 MP4 等等。

@Kris Kashtanova 在 Twitter 分享了自己借助 ChatGPT 中代码解释器功能花 5 分钟制作游戏的经过。

具体如下:

1. 写下这样的 Prompt:” 为 Asteroids   编写 p5.js 代码,用鼠标控制宇宙飞船,然后单击鼠标左键射击小行星。如果你的宇宙飞船与小行星相撞,你就输了。如果你击落了所有小行星,你赢了!我想用我自己的纹理来制作宇宙飞船和小行星。”

2. 转到 Openprocessing 网站创建并保存草图(你需要在上传任何纹理文件之前保存它)。从 GPT-4 复制粘贴代码。

3. 生成纹理文件并删除背景,例如在 Clip Drop 中。

4. 用你的文件名替换文件名。

5. 运行程序。

6. 如果出现问题,可以用 GPT-4 修复它(你可以直接复制错误并粘贴到 GPT-4 中),就像询问人类程序员一样。

7. 要学习一些编程,请将这些提示写入 GPT-4 对话窗口:” 作为我的编程老师。详细告诉我 Asteroids 游戏的算法,命名函数并解释每个函数的作用。先不要写代码。然后你能给一个 10 岁孩子描述这个算法吗?”

最终一款小游戏就这样轻松诞生了:

不过需要注意的是,这个最为强大的代码解释器的到来,虽然可以让你不必编写代码,但不代表你可以就此不学编码。针对一些高难度的程序生成与设计,如上述的游戏开发,还是需要有一定的游戏开发、编程背景才行,才能正确调试与实现最终的程序运行。

相比这个有一定难度的时间,也有网友总结了一些基于 ChatGPT 代码解释器的小白实践示例:

创建各种图表

像 OpenAI 联合创始人 Greg Brockman 演示的这样,只需要轻轻问一声,” 你能在平面上画出 10,000 个随机点吗?每个维度都是正态分布 “,ChatGPT 就给出了这样的结果:

将任何 GIF 一键转换为 MP4

上传一个 GIF 图片,ChatGPT 能生成一个 MP4 视频文件回来!

创建调色板

另外基于 ChatGPT,也能从图像中提取颜色以创建简单的 PNG 调色板。

一键数据可视化

根据清洗后的数据,直接生成数据可视化图表内容:

CSV 文件转换为 GIF

有用户上传了美国每个灯塔位置的 CSV 文件。ChatGPT 在几秒后直接创建灯塔位置地图的 gif,其中地图非常暗,但每个灯塔都在闪烁。

分析播放列表,生成独特的音乐品味

还有用户使用 ChatGPT 代码解释器分析 300 小时 Spotify 收藏夹播放列表。最终,GPT 向其展示了如何从 Spotify API 导出,运行多维 PCA 和 t-SNE 分析,并为他总结了自己的品味:

根据数据集创建功能齐全的 HTML 热图

你用上了这款代码解释器了吗?

综合以上,这只是代码解释器实践的一些皮毛,更多功能还需要大家不断解锁。但是仅通过以上几个示例,我们亲眼见证了,AI 正在把更多从业者从工作中最烦人、最重复的部分中解放出来,让其专注更有价值的事情。

对此,来自沃顿商学院教授 Ethan Mollick 表示,” 我的时间变得更有价值,而不是更少,因为我可以专注于重要的事情,而不是死记硬背。代码解释器代表了迄今为止人工智能对工作的最清晰、积极的愿景:颠覆。”

显然,Code Interpreter 显然正在为人工智能和数据科学的未来制定新标准。而借助此工具,OpenAI 再次突破了 ChatGPT 和大型语言模型 ( LLM ) 的边界。

参考:

https://venturebeat.com/ai/code-interpreter-comes-to-all-chatgpt-plus-users-anyone-can-be-a-data-analyst-now/

https://medium.com/@smraiyyan/chatgpt-code-interpreter-launches-next-week-here-are-10-mind-blowing-use-cases-c20ce9be3824

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