ChatGPT har tatt verden med storm, og blendet folk med sine menneskelignende samtaleevner. Men selv så kraftig som den er, har den begrensninger. Mens ChatGPT kan tilby løsninger på komplekse problemer, kan den ikke implementere dem aktivt. Code Interpreter er OpenAIs forsøk på å utvikle ChatGPT fra bare å være en idégenerator til en AI-agent som kan implementere ideer for å løse et problem.
Implikasjonene av disse nye evnene er dyptgripende. Her er hva du bør vite om funksjonen ChatGPT-kodetolk og hvorfor den er så viktig.
Innholdsfortegnelse
Hva er ChatGPTs kodetolk?
Code Interpreter er i sin kjerne et Python-programmeringsmiljø i sandkasse i ChatGPT hvor du kan utføre et bredt spekter av oppgaver ved å utføre Python-kode. Dessverre, på grunn av å være assosiert med koding eller programmering, blir det ofte oversett eller misforstått av mange brukere. Selv om det kalles «Code Interpreter» og bruker programmeringsspråket Python for å utføre oppgaver, er det ikke en funksjon som er eksklusiv for folk med programmeringskunnskaper. Visst, noen programmeringsferdigheter kan hjelpe deg med å utnytte funksjonen bedre, men du trenger ingen kodeerfaring for å bruke den.
For bedre å forstå hva kodetolk-funksjonen gjør, er det bedre å se på det fra et operasjonelt perspektiv.
Før Kodetolker-funksjonen eller en annen ChatGPT-plugin ble lagt til ChatGPT, måtte hvilket problem du ville at ChatGPT skulle løse, være et problem hvis løsning kunne representeres med tekst. Trenger du ChatGPT for å forklare betydningen av generativ AI? Vel, det er noe som kan løses ved å generere tekst. Hva med å bruke ChatGPT til å oversette en tekst til et annet språk? Det kan også løses ved tekstgenerering. I disse problemene kan løsningen gis som tekst.
Men hva om du vil løse et problem som å generere en kompleks graf, redigere et bilde eller hente en fargeverdi fra et bilde? Dette er problemer hvis løsninger du ikke kan representere som tekst – de krever spesifikke løsninger. Uten plugins som Code Interpreter, er det beste ChatGPT kan gjøre for deg å beskrive hvordan du ville gjort det. Kodetolken er imidlertid som et verktøy under panseret som tar ChatGPTs beskrivelse av hvordan du løser et problem og implementerer det ved hjelp av Python-kode. Men hvordan fungerer dette?
Hvordan fungerer ChatGPTs kodetolk?
Code Interpreter kombinerer kraften til en stor språkmodell med kraften til Python-programmering for å tillate ChatGPT å være mye mer enn bare en tekstgenerator. Disse to komponentene er avgjørende for å forstå hvordan kodetolkefunksjonen fungerer. Så si at du vil at ChatGPT skal dele et bilde i to like deler og invertere fargene på en av delene før du legger dem sammen for å lage et nytt bilde. Hvordan ville ChatGPT klare det?
Her er hvordan det sannsynligvis vil utspille seg. Ved å utnytte sin GPT-språkmodell vil ChatGPT ha en ide om hvordan dette problemet kan løses, og i dette spesielle tilfellet, med Python-programmering. Så, det ChatGPT gjør vil være å skrive et Python-skript som vil være i stand til å dele et bilde i to like deler og invertere fargene på en av delene før du legger dem sammen for å lage en ny – du vet, akkurat som brukeren Forespurt.
Nå, siden Code Interpreter er et Python-programmeringsmiljø som er i stand til å kjøre Python-kode, mater ChatGPT Python-skriptet som det genererer inn i Code Interpreter. Etter å ha utført Python-skriptet, returnerer det det resulterende bildet til ChatGPT. Problem løst. Det ligner på at en programmerer skriver et program til deg for å løse hvert problem du beskriver i sanntid.
Hvorfor er kodetolken så viktig?
Selv om kunngjøringen av utgivelsen av kodetolker-funksjonen ikke skapte så mye buzz som det passet den potensielle effekten, kan det være den viktigste enkeltfunksjonen i ChatGPT-økosystemet i det lange løp, foruten selve den underliggende modellen. Det er så viktig.
Selv om de nåværende egenskapene ikke gjenspeiler dets sanne potensial, vil kodetolkerfunksjonen, eller i det minste dens operasjonelle modell, sannsynligvis være fremtiden til ChatGPT AI chatbot. Hvordan det?
Nåværende iterasjoner av store språkmodeller, inkludert GPT-3.5- og GPT-4-modellene som driver ChatGPT, er grunnleggende begrenset. Som vi sa tidligere, kan de beskrive hvordan de skal løse et problem, men deres evne til å sette trinnene de foreslår i praksis er sterkt begrenset. Dette er grunnen til at LLM-drevne AI-chatbots ennå ikke har forvandlet seg til ekte AI-assistenter.
For å male et klarere bilde, ta Google Assistant som et eksempel. Du kan be Google Assistant om å ringe, sende en tekstmelding eller kanskje bestille time hos tannlegen din. I motsetning til dagens chatbot-modeller, vil ikke Google Assistant bare fortelle deg hvordan du gjør ting; det kan faktisk gjøre ting.
Google Assistant er kanskje ikke et perfekt eksempel, men det er et mikrokosmos av hvordan nåværende iterasjoner av ChatGPT chatbot kan utvikle seg takket være kodetolker-funksjonen. Du vil kunne fortelle ChatGPT å trekke ut bilder av alle kattene i en videofil og sende dem til e-postadressen din. Eller kanskje gjennomsøk Twitter og hente alle tweetene som nevner deg. Eller omtrent alt du kan tenke på som kan gjøres programmatisk, og ChatGPT vil starte kodetolken og skrive et program som utfører den oppgaven, utfører den og returnerer resultatene i løpet av sekunder. Denne evnen til ChatGPT til å produsere resultater i den virkelige verden gjennom kodetolk er det som gjør funksjonen så viktig.
Selv om det er umulig å forutsi teknologiens bane nøyaktig, er det lett å forestille seg at andre AI-selskaper som Google tar i bruk lignende tolkemodeller for sine AI-chatbots. Lignende kodetolkere implementert på andre store AI-chatbots kan være katalysatoren som gjør AI-chatbots til et mer praktisk og allestedsnærværende verktøy.
En modell for AI Chatbots
ChatGPTs kodetolk innleder et nytt paradigme for AI-chatboter. Ved å legge til muligheten til å aktivt tolke instruksjoner, skrive kode og kjøre programmer, har OpenAI gitt ChatGPT muligheten til å produsere virkelige resultater gjennom samtale alene. Dette er en praktisk modell som andre AI-chatbots kan ta i bruk for å gå utover å være informasjonsleverandører til å være AI-assistenter som er i stand til å handle.
Uten tvil er Code Interpreter-modellen en sentral utvikling som vil gjøre ChatGPT og andre AI-chatboter som tar i bruk en lignende modell langt mer dyktige og nyttige.