Изучение интерпретатора кода ChatGPT от OpenAI Подробный обзор его возможностей

Обзор интерпретатора ChatGPT от OpenAI

Продвижения OpenAI в области обработки естественного языка (NLP) отмечаются появлением больших языковых моделей (LLM), которые лежат в основе продуктов, используемых миллионами пользователей, включая помощника по кодированию GitHub Copilot и поисковую систему Bing. Благодаря своей уникальной способности запоминать и объединять информацию, эти модели устанавливают непревзойденные стандарты в задачах, таких как генерация кода и текста.

Понимание интерпретатора кода ChatGPT

Для понимания значения интерпретатора кода ChatGPT необходимо сначала понять, что это такое и как оно было создано.

По сути, интерпретатор кода ChatGPT использует возможности ChatGPT, но вводит улучшенную грамотность в понимание, интерпретацию и даже генерацию кода на множестве языков программирования. Эта функция превращает ChatGPT из генератора текста в ценный инструмент для разработчиков, помогающий в понимании кода, отладке и даже генерации кода.

Обучение GPT для программирования: подход Codex

И GitHub Copilot, и интерпретатор кода ChatGPT используют модель Codex, разработанную OpenAI.

Codex – специализированная языковая модель GPT, способная к грамотному написанию кода на языке Python. Обученная на общедоступном коде с GitHub, Codex демонстрирует свой потенциал, обеспечивая функциональность в GitHub Copilot. При оценке способности синтезировать программы из документационных строк, которые являются мерой функциональной корректности, Codex превосходит как GPT-3, так и GPT-J.

Замечательным является то, что повторное выборочное тестирование повышает грамотность Codex. При использовании до 100 выборок на проблему, процент успешных решений модели увеличивается до 70,2%. Такая эффективность предполагает возможность использования эвристической оценки для выбора точных образцов кода без полной оценки каждого из них.

Для оценки ее возможностей модель была задачей создавать отдельные функции на языке Python, основываясь только на документационных строках. Точность сгенерированного кода затем была оценена с помощью модульных тестов. В наборе данных, включающем 164 оригинальные задачи по программированию, включая понимание языка, алгоритмы и основные математические тесты, Codex с 12 миллиардами параметров решает 28,8% из них с первой попытки.

Обучающие данные для модели Codex: https://arxiv.org/abs/2107.03374

Путем дальнейшего усовершенствования модели путем точной реализации отдельных функций ее эффективность повышается, что приводит к тому, что Codex-S справляется с 37,7% задач с первой попытки. Однако на практике программирования распространен подход проб и ошибок. Подражая этому реальному сценарию, модель Codex-S при 100 попытках успешно решает 77,5% задач.

Генеративные модели, такие как ChatGPT, которые производят код, обычно оцениваются путем сравнения сгенерированных образцов с эталонным решением. Это сравнение может быть точным или использовать меру сходства, такую ​​как балл BLEU. Однако эти метрики, основанные на соответствии, часто не улавливают тонкости программирования. Основной критикой BLEU является его неэффективность в улавливании семантических характеристик кода.

Вместо полного полагания на соответствие, была предложена более соответствующая мера: функциональная корректность. Это означает, что код, созданный моделью, должен проходить набор модульных тестов. Идея соответствует стандартным практикам кодирования, так как разработчики часто используют модульные тесты для оценки эффективности и точности своего кода.

Эта метрика оценивает не только точность, но и функциональную пригодность сгенерированного кода.

Метрика [email protected] представлена как мера функциональной корректности. Это означает, что если хотя бы один из “k” сгенерированных образцов кода проходит модульные тесты, проблема считается решенной. Однако вместо прямого использования этой метрики используется несмещенный оценщик для расчета [email protected], чтобы избежать большой дисперсии.

Для оценки возможностей кодирования ChatGPT в исследовании использовался набор данных HumanEval. Этот набор данных состоит из ручных задач по Python, каждая из которых сопровождается модульными тестами.

https://github.com/openai/code-align-evals-data/blob/main/human_eval

Учитывая риски, связанные с запуском неизвестного или ненадежного кода, была разработана защищенная среда для тестирования сгенерированного кода. В этой среде использовался gVisor для эмуляции ресурсов и создания барьера между системой хоста и запущенным кодом. Таким образом, даже если модель создает вредоносный код, он остается изолированным и не может нанести вред хосту или сети.

Использование интерпретатора кода ChatGPT

ChatGPT компании OpenAI прошел множество эволюций, и интерпретатор кода является революционной функцией модели GPT-4. В отличие от традиционных интерфейсов для чата, интерпретатор кода позволяет пользователям глубже погрузиться в вычислительные задачи, плавно совмещая границы между разговорами человека и искусственного интеллекта и вычислительными процессами.

В основе интерпретатора кода лежит идея встроенного компьютера в чат-боте. Эта динамическая функция предлагает пользователям временное дисковое пространство для загрузки различных форматов файлов, начиная от распространенных типов, таких как TXT, PDF и JPEG, и заканчивая более специализированными, такими как CPP, PY и SQLite. Это разнообразие поддержки расширяет его универсальность для различных задач, будь то обработка документов или обработка изображений.

Работая в надежной и безопасной среде, интерпретатор кода обладает более чем 300 предустановленными библиотеками. Эта песочница обеспечивает безопасность, сохраняя при этом значительную вычислительную мощность. Интересно то, что при выполнении задачи он создает скрипт на языке Python в реальном времени для выполнения запроса пользователя. Например, для преобразования PDF-файла на основе изображений в поисковый формат с использованием OCR, достаточно просто загрузить документ, и ChatGPT справится со всем остальным.

Одним из интересных моментов является ограничение размера файла для загрузки. Хотя точные спецификации еще не были объявлены, эксперименты пользователей показывают, что система может эффективно обрабатывать файлы значительно больше 100 МБ. Независимо от размера, важно отметить, что эти файлы временные и удаляются после окончания сессии чата.

Гениальность интерпретатора кода заключается не только в его техническом мастерстве, но и в его доступности. OpenAI предлагает эту функцию подписчикам ChatGPT Plus, в котором используется модель GPT-4. Таким образом, это трансформационное средство доступно не только для элиты технологической отрасли, но и постепенно становится доступным для широкой аудитории.

Отличие между стандартной моделью ChatGPT и интерпретатором кода состоит в их парадигмах взаимодействия. В то время как первая преимущественно генерирует текстовые ответы, вторая понимает и выполняет код, предлагая прямые результаты. Это не только ценный инструмент для технических специалистов, но также позволяет тем, кто не обладает знаниями программирования, выполнять сложные вычислительные задачи.

Возможности интерпретатора кода ChatGPT могут революционизировать несколько аспектов разработки программного обеспечения и науки о данных:

  • Автоматическая генерация кода: Для программных приложений и скриптов анализа данных система может на основе высокоуровневого описания создавать структуры или сложные фрагменты кода, ускоряя процессы разработки и анализа данных.
  • Обзоры кода и проверка данных: Инструменты на основе искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, могут помочь повысить качество и безопасность кодовых баз программного обеспечения. Кроме того, в области науки о данных такие инструменты могут быть полезны при обзоре и проверке скриптов обработки и преобразования данных для обеспечения точности и эффективности.
  • Помощь в анализе данных: Для специалистов по анализу данных интерпретатор кода ChatGPT может помочь в генерации кода для предварительного исследования данных, визуализации и даже основных статистических тестов, тем самым упрощая рабочий процесс анализа данных.

Если вам интересны подробности о ChatGPT и создании запросов, Unite AI предлагает исчерпывающий обзор в статье “ChatGPT: Advanced Prompt Engineering”.

Настройка интерпретатора кода ChatGPT

Интеграция интерпретатора кода позволяет платформе интерпретировать запросы пользователя, выполнять их как код на Python и отображать результаты в интерактивном формате чата. Чтобы воспользоваться этой функцией, пользователи могут перейти в настройки ChatGPT, изучить раздел бета-версий и активировать интерпретатор кода.

То, что делает его особенным, это его прозрачный механизм. При запросе задачи платформа раскрывает каждый шаг путешествия обработки, предлагая ясность в том, как команды интерпретируются и выполняются. Важно отметить, что для обеспечения конфиденциальности и безопасности интерпретатор кода работает без подключения к интернету.

Исследование преимуществ интерпретатора кода ChatGPT

Визуализация данных и анализ

ChatGPT выходит за рамки традиционных диаграмм, предлагая как обычные, так и инновационные графические представления. Это позволяет пользователям просматривать данные в форматах, которые предоставляют наиболее значимые идеи.

Однако дело не только в визуализации сырых данных. Модель ChatGPT умеет обрабатывать и улучшать данные. Но необходимо быть осторожным, несмотря на мощность модели.

Финансовым аналитикам пригодится возможность анализировать и визуализировать котировки акций с помощью Code Interpreter. Благодаря безупречной интеграции пользователи могут загружать наборы данных и визуализировать их в различных форматах. Значимость этой функции проявляется, когда люди могут проводить сложный анализ данных.

Видео ниже демонстрирует, как интерпретатор кода ChatGPT создает всесторонний анализ акций TSLA.

Основные выводы:

  • Акции Tesla столкнулись с волатильностью, но также показали устойчивость с периодами роста.
  • Высокие объемы торговли в определенные дни указывают на значительный интерес рынка или реакции на ключевые события.
  • Снижение годовой доходности (YTD) говорит о том, что инвесторам следует анализировать как внутренние факторы компании, так и внешние рыночные условия при принятии решения о будущих инвестициях.

Внедрение компьютерного зрения и OCR

Обнаружение лиц, важная функция в компьютерном зрении, было реализовано с помощью классической техники: классификатора Haar Cascade из OpenCV.

Ниже показано использование классического классификатора Haar Cascade на изображении.

Процесс извлечения текста из изображений, известный как оптическое распознавание символов (OCR), был успешно осуществлен с использованием Tesseract, а затем текст был структурирован с помощью GPT-4 для повышения понимаемости.

В следующем видео показано, как Tesseract (OCR) извлекает текст из изображения сертификата.

Code Interpreter превосходит в области обработки видео, аудио и изображений. С помощью простых команд пользователи могут делать детальные изменения, такие как преобразование GIF-изображений в MP4 с определенными улучшениями. Просто загрузите файл, введите необходимые изменения и наблюдайте, как волшебство происходит.

Внешняя библиотека Python внутри интерпретатора кода ChatGPT

Интерпретатор кода ChatGPT – это динамическая платформа программирования, оснащенная обширным набором библиотек Python. Они охватывают все, начиная от визуализации данных с помощью Seaborn до продвинутого машинного обучения через Torch. Но это не просто статический набор инструментов.

Вдохновленная этой страницей Chatgpt от Korakot Chaovavanich.

Начиная с последнего релиза nltk, мы загрузили файл .whl в Interpreter. Затем мы указали ChatGPT на то, где находится подходящий каталог site-packages, анализируя расположение существующего пакета. Следующим шагом было распаковывание файла wheel во временное место и перемещение файлов в идентифицированный каталог site-packages. Однако возникли проблемы.

В поисках обходного пути мы запросили: «Пожалуйста, убедитесь, что NLTK установлен в среде Python и доступен после установки».

ChatGPT предложил решение. Он предложил добавить временный каталог в sys.path, чтобы Python мог определить и подгрузить модули из распакованного пакета nltk в этом месте. Этот тактический прием сработал чудеса и привел к успешной установке NLTK.

Установка, использующая файлы .whl, продемонстрировала сочетание изобретательности и приспособляемости. Интерпретатор кода ChatGPT, несмотря на начальные трудности, проявил свою гибкость и готовность удовлетворять потребности разработчиков, обеспечивая как новичкам, так и профессионалам утонченный опыт программирования.

В увлекательной демонстрации возможностей интерпретатора недавний твит пользователя @DominikPeters привлек внимание. Peters запросил у GPT-4 создание викторины по парижским округам, и модель предоставила работающий веб-сайт. Рабочая викторина доступна для практического опыта по адресу dominik-peters.de/gpt-arrondissement-quiz/.

Попросил GPT-4 создать для меня викторину по парижским округам, и она сразу заработала. https://t.co/Uhv7tPLspq pic.twitter.com/3agFZllEEQ

— Dominik Peters (@DominikPeters) 30 апреля 2023 года

Подведение итогов

Прорыв OpenAI с интерпретатором кода ChatGPT является не чем иным, как трансформационным для программистов и непрограммистов. Его универсальность в обработке широкого спектра задач — от помощи разработчикам в отладке до безупречного создания парижских викторин — свидетельствует о безграничном потенциале искусственного интеллекта в улучшении наших цифровых возможностей. Вот сжатая суть нашего глубокого погружения:

Понимайте свой инструмент: Как вы бы подружились с коллегой, познакомьтесь с интерпретатором кода. Он создан на основе Codex, который настроен на GPT-4. Его компетентность охватывает несколько языков программирования, что делает его идеальным спутником для всех ваших программистских приключений.

Примите революцию искусственного интеллекта: Традиционные методы программирования стоят на пороге сейсмического сдвига. С помощью инструментов, основанных на искусственном интеллекте, таких как интерпретатор кода ChatGPT, задачи, такие как идентификация ошибок, создание кода и даже обзоры кода, могут быть ускорены.

За пределами кода: Путешествие интерпретатора не ограничивается текстом или кодом. Его способность работать с различными форматами файлов, от простых TXT-файлов до сложных PY-скриптов, подчеркивает его полезность в различных областях.

Никогда не переставайте экспериментировать: Наше исследование установки библиотеки NLTK отражает значение настойчивости и адаптивности, ценностей, которые воплощает интерпретатор кода. Если возникнет проблема, всегда найдется путь вокруг нее.

Присоединяйтесь к разговору об искусственном интеллекте: Продемонстрированные в реальном мире примеры, такие как викторина по парижским округам, подчеркивают огромную практическую пользу этого инструмента. Примите его, изучайте и позвольте ему усилить ваши проекты.

Вышеуказанное видео создано с использованием Gen-2 и Midjourney.

В итоге, интерпретатор кода ChatGPT — это не просто инструмент; он меняет способ взаимодействия с технологиями. Для инноваторов и энтузиастов он обещает мир полный потенциала программирования.