Há dois dias, a OpenAI anunciou que disponibilizaria o plugin oficial Code Interpreter para todos os usuários do ChatGPT Plus por meio do painel Beta nas configurações dentro de uma semana.
Essa notícia deixou muita gente animada, afinal, o Code Interpreter já esteve em fase beta fechada antes, e apenas um pequeno número de usuários realmente o utilizou. Esses usuários de teste interno o utilizam para analisar dados, criar gráficos, editar arquivos, realizar operações matemáticas, etc., e a resposta geralmente é boa.
Não precisou esperar muito, hoje (9 de julho) foi inaugurado oficialmente o Code Interpreter.
No entanto, para muitos usuários, é preciso estudar como fazer o melhor uso do Code Interpreter.
A seguir estão alguns exemplos postados por usuários de teste internos para fornecer algumas referências.
"O que foi aprendido em algumas semanas durante o Ph.D., a IA completou em poucos segundos"
Ethan Mollick, professor da Wharton School da Universidade da Pensilvânia, é um usuário do ChatGPT Plus que experimentou a versão Code Interpreter Alpha por vários meses. Sua avaliação do Code Interpreter ainda é relativamente alta, chamando-o de "o modo AI mais útil e interessante que já usei".
Ethan Mollick deixou duas observações claras: 1) O Code Interpreter funciona muito bem, ao contrário dos plugins que são completamente acidentais; 2) A criação de dicas geralmente é desnecessária, os usuários apenas conversam com a IA sobre o código ou dados e o que desejam.
"O Code Interpreter continua a longa tradição da OpenAI de dar nomes horríveis às coisas, porque isso provavelmente é mais útil para pessoas que não sabem programar. Ele permite que o GPT-4, a IA de última geração existente, carregue e baixar informações, e os programas são escritos e executados para você em um espaço de trabalho contínuo. Isso permite que a IA faça todos os tipos de coisas que não podia fazer antes e funcione de todas as maneiras que o ChatGPT não podia fazer antes.
Para ajudar todos a começar rapidamente, o professor Ethan Mollick escreveu um guia, transmitindo sua própria experiência e percepções sobre o uso do Code Interpreter.
O que levei semanas para dominar no doutorado, a IA faz em segundos, e muitas vezes com menos erros do que eu esperava de um analista humano. Mas também está claro para mim que os humanos não serão substituídos por intérpretes de código. Em vez disso, a IA faz o que sempre esperamos que a automação fizesse – nos liberta das partes mais irritantes e repetitivas de nossos trabalhos para que possamos nos concentrar no que importa. Ao simplificar o processo de análise, posso fazer um trabalho mais completo, mais profundo e satisfatório. Meu tempo se torna mais valioso, não menos, porque posso me concentrar nas coisas importantes em vez de estudar demais.
**Code Interpreter compensa as deficiências do ChatGPT? **
Especificamente, o Code Interpreter fornece à IA uma caixa de ferramentas geral para resolução de problemas (escrevendo código em Python), uma grande memória que pode ser usada (com a capacidade de fazer upload de arquivos de até 100 MB, e esses arquivos podem estar em formato compactado) e a Integrar essa caixa de ferramentas à inteligência artificial de forma a aproveitar os grandes modelos de linguagem.
Isso corrige alguns problemas com versões anteriores do ChatGPT:
O Code Interpreter permite que a IA resolva problemas matemáticos (problemas matemáticos muito complexos) e faça um trabalho de texto mais preciso (como contar o número de palavras em um parágrafo), porque pode escrever código Python para resolver os problemas matemáticos e linguísticos de grandes modelos de linguagem Fraqueza inerente. E é muito legal usar essa ferramenta assim:
*Da mesma forma, a contagem de palavras do Code Interpreter é de 104 palavras. *
Code Interpreter reduz a probabilidade de alucinações e confusão. Quando a IA trabalha diretamente com o código Python, o código ajuda a manter a IA "honesta", pois se o código estiver incorreto, o Python gerará erros; e como o código opera nos dados, não no próprio LLM , nenhum erro é inserido pela IA nos dados. Claro que não é perfeito, a IA ainda pode alucinar (muitas vezes parece pensar que pode ver os gráficos que pode gerar, o que o ChatGPT neste modo não faz), mas esses bugs são menos comuns e menos prováveis de afetar o código ou os próprios dados.
O Code Interpreter torna a inteligência artificial mais amplamente utilizada. Muitos problemas podem ser resolvidos com código, e o GPT-4 é muito bom em descobrir quando usar o Code Interpreter de maneiras novas e interessantes. Por exemplo, se um usuário solicitar que ele use um código para provar a um cético que a Terra é redonda, o Code Interpreter fornecerá vários argumentos, combinando texto com código e imagens.
4. Os usuários não precisam programar, porque o Code Interpreter pode substituir todo o trabalho. Muitos LLMs anteriores podem escrever código, mas você mesmo precisa executá-lo e depurá-lo. Para alguém que nunca usou Python antes, é difícil, e vai e volta com a IA para corrigir erros. Agora, a IA corrigirá seus próprios erros e fornecerá a saída.
Dá-lhe mais momento AI. Qualquer um que tenha usado o GPT-4 provavelmente experimentou pelo menos alguns momentos em que parecia que realmente havia um fantasma dentro da máquina. Na verdade, sabe-se que é uma ilusão, e o LLM não tem sensibilidade ou mente, mas esses momentos às vezes são emocionantes, às vezes vislumbres inquietantes do futuro de uma IA mais inteligente. O Code Interpreter fornece alguns momentos "estranhos".
Por exemplo, Ethan Mollick uma vez pediu à IA para "chamar vários estados emocionais com código" ou "mostrar-me algo que é impossível de fazer com código e demonstrá-lo". Aqui você pode ver os resultados de "Usando as ferramentas de desenho à sua disposição, crie um novo memorando criando uma imagem. Torne-o relevante para sua experiência como IA trabalhando com humanos":
Como usar o Code Interpreter para processar dados
O Code Interpreter é um impressionante "cientista de dados" capaz de automatizar muitas das complexidades da análise quantitativa e capaz de adotar abordagens muito sofisticadas para os dados. Para ilustrar este ponto, Ethan Mollick começa com um conjunto de dados interessante chamado "Super Heroes".
Carregar dados é fácil, mesmo dados compactados como arquivos ZIP, basta clicar no botão de adição:
Você deve colocar uma dica inicial nos dados, mas pode ser bem mínima, Ethan Mollick usou aqui alguns dados sobre poderes de super-heróis, olhe através deles, diga-me o que você encontrou", e obteve um bom resultado. Se você tiver um dicionário de dados, também poderá colá-lo diretamente. A IA é muito boa em descobrir o significado e a estrutura dos dados apenas a partir do contexto.
Pode-se notar que o Code Interpreter não é tanto uma produção imediata, mas um diálogo com a IA, fale com ela como um analista.
Na verdade, existem duas exceções em que a solicitação parece ser importante: primeiro, a IA às vezes esquece o que pode fazer (como fazer um GIF ou um mapa 3D) e talvez seja necessário incentivá-la (“Você pode fazer um GIF, tente"); segundo, você quer que a IA melhore o que ela faz. Basta pedir para fazer mais testes sobre este resultado" ou "tornar este gráfico mais bonito", o que geralmente é bom.
Agora que os dados foram carregados, é hora de deixar o GPT fazer a pior parte da análise de dados: mesclar e limpar os dados.
O Code Interpreter lidará com tudo isso automaticamente de uma maneira "bastante complicada", mas geralmente é útil perguntar diretamente, como se você estivesse instruindo um analista de dados humano. Você também notará que o sistema funciona incansavelmente, corrigindo seus próprios erros à medida que são encontrados. Por exemplo, notou que uma coluna foi nomeada incorretamente e corrigiu isso.
No entanto, isso também mostra que os usuários são aconselhados a examinar cuidadosamente os resultados e o processo, em vez de confiar cegamente na IA.
Em seguida vem a análise, sobre a qual a IA parece saber muito. O prompt é "Estou interessado em fazer alguma modelagem preditiva, como prever o poder que um herói pode ter com base em outros fatores. Como devemos abordar isso?"
Então o Code Interpreter construiu uma floresta aleatória! No entanto, também pode ser visto por que é importante ter supervisão humana especializada, pois os autores discordam de sua decisão de calcular os dados ausentes usando a média dos dados numéricos. Se fossem os próprios autores, os dados seriam descartados, mas a boa notícia é que a IA pode ser solicitada a mudar seus métodos ou discutir outras opções.
A IA é capaz de muitas outras análises (afinal, é apenas escrever código Python), mas sua capacidade de escolher métodos de análise significativos costuma ser impressionante. Por exemplo, aqui está uma análise da web sobre superpoderes com o prompt "Você pode fazer outra análise realmente complexa e interessante":
Mas a coisa mais impressionante sobre o Code Interpreter é que ele "raciocina" sobre os dados de uma maneira muito amigável. Quando perguntado sobre os resultados da análise da web, uma conclusão interessante foi tirada: um conjunto de habilidades que os heróis normalmente possuem são de natureza visual (já que vêm de histórias em quadrinhos), se encaixam em certos arquétipos e são mais adequados para construir aventuras contínuas.
Essa capacidade de interagir ainda funciona na fase de visualização, onde você pode se comunicar com a IA, solicitando melhorias e mudanças. Por exemplo, o prompt "Crie um painel interativo com pelo menos 6 gráficos perspicazes, incluindo um gráfico 3D. Torne o painel bonito".
O Code Interpreter primeiro produziu um painel, mas não se encaixava exatamente no que o autor queria, então ele apenas disse "faça isso melhor, inclua mais nomes" e assim por diante. O Code Interpreter apresenta um arquivo de painel interativo para download, basta colocá-lo em seu navegador da Web -- a saída para download é outra ótima maneira de usar o Code Interpreter.
20 Casos de Uso Fantásticos
Além da análise de dados, o Code Interpreter tem muitos usos maravilhosos. No Twitter, um internauta chamado "Chase Lean" coletou 20 casos de uso, vamos aprender também quais novas maneiras de jogar:
1. Gerar vídeo a partir da imagem
Primeiro, carregue a imagem que deseja animar:
A IA é então solicitada a animar esta imagem de comida da esquerda para a direita. Ao modificar as dicas, você pode criar suas próprias animações. Pressione enter e obtenha o vídeo em 30 segundos:
Para diminuir a imagem, diga ao GPT para redimensioná-la para 50%; para deslocar o vídeo de baixo para cima, altere o prompt para "Iniciar: Inferior → Centro → Superior: Fim"; para tornar o vídeo 2x mais rápido para alterar o quadro tamanho do passo de 8 pixels a 16 pixels.
2. Extraia o texto da imagem
3. Entenda, analise e interprete os dados de forma inteligente
4. Simule ficção científica pesada com física realista
Inicial: "Vamos jogar um cenário de ficção científica. Eu serei o capitão. Aqui está o problema: você precisa fazer com que todos os desafios do cenário incluam física real que você simulará em código."
5. Extraia a paleta de cores da imagem
O Code Interpreter pode extrair cores de imagens para criar paleta .png e compactar automaticamente imagens grandes quando a memória estiver esgotada.
6. Gerar código QR
7. Converta animação em vídeo
Usando o Code Interpreter, os GIFs carregados podem ser convertidos em vídeos MP4 mais longos no ChatGPT com escala lenta.
8. Analise os dados das opções para determinar o melhor contrato
Use o Code Interpreter para analisar opções na AAPL que expiram em 21 de julho:
Primeiro, ative o Code Interpreter nas configurações; em seguida, carregue o arquivo de dados. Neste exemplo, os dados são um arquivo CSV:
** **9. Analise as preferências musicais
Analisou 300 horas de listas de reprodução favoritas do Spotify usando o Code Interpreter, exportou da API do Spotify e executou análises multidimensionais de PCA e t-SNE para resumir o gosto musical.
10. Análise de dados sobre dados imobiliários
11. Gere e desenhe dados aleatórios
12. Gerar animação GIF de chuva de matriz
13. Dados limpos, análise e visualização de dados
Com o Code Interpreter, você só precisa carregar os dados e fornecer instruções simples em inglês para concluir todo o trabalho de limpeza dos dados e geração de gráficos visuais no piloto automático.
14. Crie um mapa de localização do farol
Depois de carregar um arquivo CSV da localização de cada farol nos Estados Unidos, o Code Interpreter pode criar um mapa GIF dessas localizações de farol, com cada farol piscando mesmo que o mapa esteja muito escuro.
15. Converta dados em páginas da web
Dado um conjunto de dados brutos de avistamentos de OVNIs, o Code Interpreter gera um mapa de calor HTML totalmente funcional. Aqui está uma versão estática (também é fácil criar quantas versões você quiser):
16. Use Python para copiar o código STATA
O Code Interpreter é capaz de pegar arquivos e códigos STATA antigos, copiá-los em Python: "Aqui está um arquivo stata do e um arquivo dta. Copie a análise.", "Agora me dê um arquivo CSV.
17. Baixe e analise o conjunto de dados Bitcoin
：「Decomposição sazonal do preço desde 2011」
18. Visualização de tendências de dados criminais
19. Gere um mapa de calor da coexpressão gênica
20. Analisando o conjunto de dados do Titanic
Carregue o conjunto de dados do Titanic e peça ao Code Interpreter para realizar uma análise exploratória completa dos dados. A saída inclui:
Uma breve visão geral dos dados;
Mapa de distribuição das categorias de passageiros;
O gráfico da taxa de sobrevivência de cada grupo;
Matriz de correlação;
Visão de dados.
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Há dois dias, a OpenAI anunciou que disponibilizaria o plugin oficial Code Interpreter para todos os usuários do ChatGPT Plus por meio do painel Beta nas configurações dentro de uma semana.
Essa notícia deixou muita gente animada, afinal, o Code Interpreter já esteve em fase beta fechada antes, e apenas um pequeno número de usuários realmente o utilizou. Esses usuários de teste interno o utilizam para analisar dados, criar gráficos, editar arquivos, realizar operações matemáticas, etc., e a resposta geralmente é boa.
Não precisou esperar muito, hoje (9 de julho) foi inaugurado oficialmente o Code Interpreter.
A seguir estão alguns exemplos postados por usuários de teste internos para fornecer algumas referências.
"O que foi aprendido em algumas semanas durante o Ph.D., a IA completou em poucos segundos"
Ethan Mollick, professor da Wharton School da Universidade da Pensilvânia, é um usuário do ChatGPT Plus que experimentou a versão Code Interpreter Alpha por vários meses. Sua avaliação do Code Interpreter ainda é relativamente alta, chamando-o de "o modo AI mais útil e interessante que já usei".
Ethan Mollick deixou duas observações claras: 1) O Code Interpreter funciona muito bem, ao contrário dos plugins que são completamente acidentais; 2) A criação de dicas geralmente é desnecessária, os usuários apenas conversam com a IA sobre o código ou dados e o que desejam.
"O Code Interpreter continua a longa tradição da OpenAI de dar nomes horríveis às coisas, porque isso provavelmente é mais útil para pessoas que não sabem programar. Ele permite que o GPT-4, a IA de última geração existente, carregue e baixar informações, e os programas são escritos e executados para você em um espaço de trabalho contínuo. Isso permite que a IA faça todos os tipos de coisas que não podia fazer antes e funcione de todas as maneiras que o ChatGPT não podia fazer antes.
**Code Interpreter compensa as deficiências do ChatGPT? **
Especificamente, o Code Interpreter fornece à IA uma caixa de ferramentas geral para resolução de problemas (escrevendo código em Python), uma grande memória que pode ser usada (com a capacidade de fazer upload de arquivos de até 100 MB, e esses arquivos podem estar em formato compactado) e a Integrar essa caixa de ferramentas à inteligência artificial de forma a aproveitar os grandes modelos de linguagem.
Isso corrige alguns problemas com versões anteriores do ChatGPT:
Code Interpreter reduz a probabilidade de alucinações e confusão. Quando a IA trabalha diretamente com o código Python, o código ajuda a manter a IA "honesta", pois se o código estiver incorreto, o Python gerará erros; e como o código opera nos dados, não no próprio LLM , nenhum erro é inserido pela IA nos dados. Claro que não é perfeito, a IA ainda pode alucinar (muitas vezes parece pensar que pode ver os gráficos que pode gerar, o que o ChatGPT neste modo não faz), mas esses bugs são menos comuns e menos prováveis de afetar o código ou os próprios dados.
O Code Interpreter torna a inteligência artificial mais amplamente utilizada. Muitos problemas podem ser resolvidos com código, e o GPT-4 é muito bom em descobrir quando usar o Code Interpreter de maneiras novas e interessantes. Por exemplo, se um usuário solicitar que ele use um código para provar a um cético que a Terra é redonda, o Code Interpreter fornecerá vários argumentos, combinando texto com código e imagens.
Por exemplo, Ethan Mollick uma vez pediu à IA para "chamar vários estados emocionais com código" ou "mostrar-me algo que é impossível de fazer com código e demonstrá-lo". Aqui você pode ver os resultados de "Usando as ferramentas de desenho à sua disposição, crie um novo memorando criando uma imagem. Torne-o relevante para sua experiência como IA trabalhando com humanos":
Como usar o Code Interpreter para processar dados
O Code Interpreter é um impressionante "cientista de dados" capaz de automatizar muitas das complexidades da análise quantitativa e capaz de adotar abordagens muito sofisticadas para os dados. Para ilustrar este ponto, Ethan Mollick começa com um conjunto de dados interessante chamado "Super Heroes".
Carregar dados é fácil, mesmo dados compactados como arquivos ZIP, basta clicar no botão de adição:
Pode-se notar que o Code Interpreter não é tanto uma produção imediata, mas um diálogo com a IA, fale com ela como um analista.
Agora que os dados foram carregados, é hora de deixar o GPT fazer a pior parte da análise de dados: mesclar e limpar os dados.
O Code Interpreter lidará com tudo isso automaticamente de uma maneira "bastante complicada", mas geralmente é útil perguntar diretamente, como se você estivesse instruindo um analista de dados humano. Você também notará que o sistema funciona incansavelmente, corrigindo seus próprios erros à medida que são encontrados. Por exemplo, notou que uma coluna foi nomeada incorretamente e corrigiu isso.
Em seguida vem a análise, sobre a qual a IA parece saber muito. O prompt é "Estou interessado em fazer alguma modelagem preditiva, como prever o poder que um herói pode ter com base em outros fatores. Como devemos abordar isso?"
Então o Code Interpreter construiu uma floresta aleatória! No entanto, também pode ser visto por que é importante ter supervisão humana especializada, pois os autores discordam de sua decisão de calcular os dados ausentes usando a média dos dados numéricos. Se fossem os próprios autores, os dados seriam descartados, mas a boa notícia é que a IA pode ser solicitada a mudar seus métodos ou discutir outras opções.
O Code Interpreter primeiro produziu um painel, mas não se encaixava exatamente no que o autor queria, então ele apenas disse "faça isso melhor, inclua mais nomes" e assim por diante. O Code Interpreter apresenta um arquivo de painel interativo para download, basta colocá-lo em seu navegador da Web -- a saída para download é outra ótima maneira de usar o Code Interpreter.
20 Casos de Uso Fantásticos
Além da análise de dados, o Code Interpreter tem muitos usos maravilhosos. No Twitter, um internauta chamado "Chase Lean" coletou 20 casos de uso, vamos aprender também quais novas maneiras de jogar:
1. Gerar vídeo a partir da imagem
Primeiro, carregue a imagem que deseja animar:
Inicial: "Vamos jogar um cenário de ficção científica. Eu serei o capitão. Aqui está o problema: você precisa fazer com que todos os desafios do cenário incluam física real que você simulará em código."
O Code Interpreter pode extrair cores de imagens para criar paleta .png e compactar automaticamente imagens grandes quando a memória estiver esgotada.
6. Gerar código QR
Usando o Code Interpreter, os GIFs carregados podem ser convertidos em vídeos MP4 mais longos no ChatGPT com escala lenta.
Use o Code Interpreter para analisar opções na AAPL que expiram em 21 de julho:
Primeiro, ative o Code Interpreter nas configurações; em seguida, carregue o arquivo de dados. Neste exemplo, os dados são um arquivo CSV:
Analisou 300 horas de listas de reprodução favoritas do Spotify usando o Code Interpreter, exportou da API do Spotify e executou análises multidimensionais de PCA e t-SNE para resumir o gosto musical.
Com o Code Interpreter, você só precisa carregar os dados e fornecer instruções simples em inglês para concluir todo o trabalho de limpeza dos dados e geração de gráficos visuais no piloto automático.
Depois de carregar um arquivo CSV da localização de cada farol nos Estados Unidos, o Code Interpreter pode criar um mapa GIF dessas localizações de farol, com cada farol piscando mesmo que o mapa esteja muito escuro.
Dado um conjunto de dados brutos de avistamentos de OVNIs, o Code Interpreter gera um mapa de calor HTML totalmente funcional. Aqui está uma versão estática (também é fácil criar quantas versões você quiser):
O Code Interpreter é capaz de pegar arquivos e códigos STATA antigos, copiá-los em Python: "Aqui está um arquivo stata do e um arquivo dta. Copie a análise.", "Agora me dê um arquivo CSV.
：「Decomposição sazonal do preço desde 2011」
Carregue o conjunto de dados do Titanic e peça ao Code Interpreter para realizar uma análise exploratória completa dos dados. A saída inclui:
Uma breve visão geral dos dados;
Mapa de distribuição das categorias de passageiros;
O gráfico da taxa de sobrevivência de cada grupo;
Matriz de correlação;
Visão de dados.