ChatGPT推出至今 最强最有用的功能是什么?
可能要非 代码解释器(Code Interpreter)莫属了 。
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这项功能下周才会正式向所有Plus用户开放,但不少提前进行测试的网友都不约而同地发现:
它的潜力实在太太太深了 。
无论是代码编写还是数据分析、图表生成,它像个“真正的战士”,能够使用足够复杂的方法,输出非常高质量的结果 。
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然而,不少人却被它的名字给耽误,以为是程序员专属工具,事实上,它是 可以为任何小白工作的程序员 。
现在,推特网友@Ethan Mollick就专门为它整理了一份使用指南,发布即火爆 。
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如此干货,怎能错过?
解决“旧ChatGPT”存在的五大问题
在正式开始之前,我们先对代码解释器这个功能进行基础的了解,也就是Ethan在博客中解释的“它为什么很重要”这一部分 。
需要说明的是,Ethan从该功能的alpha版本就获得了测试权,已经试玩多个月,所以经验十分丰富 。
在他看来,这个代码解释器是AI帮人类解决问题 (通过编写Python/ target=_blank class=infotextkey>Python代码)的通用工具箱 。
它可以上传最大100MB的文件,包括压缩形式 。
最重要的是,它解决了“旧ChatGPT”存在的五大问题:
首先,通过编写Python代码,它可以解决LLM在数学和语言方面天然的弱点 。有了它,就可以做非常复杂的数学问题并更准确地处理单词了 (比如计算一段话中单词的准确数量,如下图所示) 。
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其次,降低“幻觉”和胡说八道的发生率 。
当AI直接利用Python代码做任务时,代码有助于保持它的“诚实”,因为如果代码不正确,程序就会发生错误 。而且由于代码操作的是数据而不是LLM本身,因此AI不会在数据中插入错误 。
第三,使模型更加通用 。因为大量问题都可以通过代码解决,而GPT-4非常擅长以新颖有趣的方式确定何时可以使用代码解释器 。比如,我们可以要求它证明地球是圆的 。
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第四,整个过程不用你编写一行代码 。我们知道,基本上所有的LLM都能写代码,但需要你自己去运行和调试 。这对于完全不会Python的人(比如作者)来说很烦人 。有了代码解释器,模型会自动纠正自己的错误 。
最后,解锁更多“AI时刻”,也就是让我们觉得模型背后好像真的有一个灵魂,成精了的时刻 。
如何正确使用?
以处理“超级英雄及其超能力”的数据集 (地址见参考链接[3])为例,Ethan向大家展示了如何正确使用代码解释器进行数据分析 。
首先,开启该功能之后,点击+号上传数据文件,如果你有数据字典,也可以将其粘贴进去 。
然后,在对话框中让GPT-4看一遍文件,并告诉你有何发现 。
需要注意的是,用了代码解释器就GPT-4当作一个真正的人一样对话就行了,不用像咱们平常一样那样精心设计提示词 。当然,除了以下两种情况:
(1)模型有时会忘记它能做某些事情,比如制作GIF或3D图,这时你可以鼓励它 (“你可以制作GIF,请尝试”);
(2)希望模型进一步改进结果时 。
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如上图所示,我们已经加载好了数据,可以让GPT-4来完成数据分析中最麻烦的数据合并和清理工作了 。它能够自动纠错,重点关注作者的提问方式 (再次强调,把对方当作人一样来下达命令) 。
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接着,正式开始分析 。代码解释器非常擅长各种复杂的分析方法 。
比如当作者提示自己有兴趣进行一些预测建模,以根据其他因素预测英雄可能拥有的超能力时,它直接构建了一个随机森林分类器,非常酷 。
而当你不同意它估算缺失数据的办法时,可以叫它再换一种,而不是直接放弃 。
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它的点子真的非常多,你只需问它“你能进行另一个非常复杂并有趣的分析吗?”,它又生成了如下结果 (超级英雄的网络图):
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