ChatGPT を使用すると、大規模なモデルを数秒で構築できます。 OpenAI の新しいプラグインはクレイジーです。コード インタープリターに接続してワンクリックで入手できます

ChatGPT がインターネットに接続できるようになってから、OpenAI はすぐにコード ジェネレーターを導入しました。このプラグインのサポートにより、ChatGPT は独自の機械学習モデルを生成することもできます。

先週の金曜日、OpenAI は、ChatGPT がインターネットに接続でき、サードパーティのプラグインにも接続できるという衝撃的なニュースを発表しました。

サードパーティのプラグインに加えて、OpenAI は独自のプラグイン「コード インタープリター」も導入し、定量的および定性的な数学的問題の解決、データ分析と視覚化の実行、迅速な変換などのいくつかの特別な使用例を提供しました。ファイル形式。

さらに、Greg Brockman は、ChatGPT がアップロードされたビデオ ファイルも処理できることを実証しました。

そして、OpenAI のクリエイティブ アプリケーションおよびサイエンス コミュニケーターである Andrew Mayne というベストセラー作家が、Code Inerpreter を使用して ChatGPT にアクセスし、すぐに試してみました。

使い心地は、とってもサラサラ！

ChatGPT を使用してコードを作成する場合、テストのためにコードを取り出して別の環境に置く必要が常にありました。

現在のインターフェースを離れることなく、ChatGPT で直接開発できるようになりました。

このコード インタプリタをデータ分析および描画機能に追加する限り、非常に強力なコーディングおよび研究ツールが誕生します。

OpenAI の新しいプラグイン システム: コード インタープリター

現在、コード インタープリターは少数のライブラリでのみ Python を実行でき、最も基本的なライブラリでも実行できます。 、それはできることがたくさんあり、とても興味深いです。

さらに、コードの生成に加えて、コード インタープリター (CI) は出力を分析し、それを別の関数で使用できます。

したがって、さまざまなコードをつなぎ合わせて、一方のコードの出力を取得し、それをもう一方のコードに提供することができます。

このパックマン gif は次のように生成されます。CI はアルゴリズムを使用して迷路を生成し、迷路をブロックに変換し、アルゴリズムを使用して出口を見つけ、パックマンのように見せます。 gif を生成します。

以下は、Mayne が ChatGPT のコード インタープリター プラグインを使用してランダム実験を実施した例の一部です。

機械学習モデル (のようなもの) を作成する

現在、ChatGPT は機械学習ライブラリをコード インタプリタにロードできませんが、N グラムを使用して基本的な統計テキストの生成を行うことができます。

次の例では、本を提供することで、予測アルゴリズムを作成し、テキスト シーケンス内の次の単語を予測するように求められます。

GPT は、N グラム モデルを使用してアルゴリズムを生成します。

次の単語予測は、言語モデルを使用して解決できる自然言語処理タスクです。言語モデルを構築する簡単な方法は、N-gram モデルを使用することです。

n グラム モデルは、前の n-1 個の単語に基づいて次の単語を予測する統計ベースの言語モデルです。たとえば、n=3 (つまり 3 値モデル) を選択すると、モデルは前の 2 つの単語に基づいて次の単語を予測します。

ここに、三項モデルを最初から構築するのに役立つコードをいくつか示します。

Voice

ChatGPT は多くの数学的データを理解でき、CI はダウンロード可能なファイルを生成できるため、Mayne は使用してみましたChatGPT はシェパード トーンを生成します。音程が高くなったように錯覚する独特の音色です。

ChatGPT はタスクを正常に完了しただけでなく、CI を使用して wav ファイルを直接生成しました。

それを開いて Sheperd サウンドを聴いてみると、その感触は、一言で言えば完璧です。

ChatGPT によって生成された Sheperd トーンは非常に完璧だったので、Mayne はさらに一歩進んで、ChatGPT に Conway のライフ ゲームのセッションを生成して音楽に変換するよう依頼しました。

(コンウェイのライフ ゲームは、ケンブリッジ大学のコンウェイによって設計されたコンピューター プログラムです。これはチューリング完全なゼロプレイヤー ゲームです。つまり、その進化は初期状態に依存し、それ以上の入力は必要ありません。 )

最初のパスでは、ChatGPT によって生成された音楽は少しカジュアルすぎました。Mayne がもっと心地よい音楽を生成するように要求したため、ChatGPT はペンタトニック スケールを適用しました。これは非常に良い音でした。

game_of_life_pentatonic_slowAudio: 00:0000:14

ChatGPT のパフォーマンスが非常に優れていたため、メインは非常に興奮し、次のような数学的な音楽アルバム全体を想像し始めました。フィボナッチ数列、マンデルブロ集合、セル オートマトン）。

次に、彼は ChatGPT に「Conway Game of Life」という曲のアルバム カバーを作成するように依頼しました。 DALL-E に接続されていなかったため、Mayne はシミュレートされたフレームから画像を生成するよう DALL-E に依頼しました。

アルバムジャケットは以下の通りです。

QR コード

このアルバム カバーを見て、Mayne は ChatGPT を使用して有効なコードを生成できるかもしれないことにすぐに気づきました。 QRコード。

Mayne は、OpenAI の Web サイトの QR コードを生成するように要求しました。結果は次のとおりです。

それでは、ChatGPT は QR コードで終わる Conway Game of Life を作成できるでしょうか?

はい、可能です。

写真

さらに、Mayen 氏は、OpenCV と単純な顔認識アルゴリズム (Haar Cascade 分類子) を使用すると、CI You が顔認識を実行する関数を作成できます。

顔認識に OpenCV を使用する

ChatGPT は、それ自体でファイルを開いて読み取ることができます。つまり、理論的には、このデータを使用して何か新しいものを生成できることを意味します。 。たとえば、画像を A​​SCII 形式に変換します。

画像のアップロード:

ASCII に変換:

アニメーションの生成

##コード インタプリタを通じて、データを生成し、gif などのさまざまな形式で出力できます。

まず、跳ねるブロックにします:

次に吹雪:

次へ続行QRコードのシミュレーション実験のきっかけとなった「人生ゲーム」。

#コード インタープリタにベクトル化された立方体を使用して「回転立方体」を生成させようとしています。他の方法を試す前に、これが私が得ることができた最も近い方法でした:

OCR

光学式文字認識 (OCR) はコード解釈です、研究によると、あるライブラリはサーバー。 Web サイトのスクリーンショットを使用してテストすると、実際に識別できます。

OCR と強力な言語モデルである GPT-4 を組み合わせると、古い文書を修復するための興味深い可能性がいくつか得られます。

上の図からわかるように、OCR は画像全体からテキストの一部を抽出できますが、結果はまだ不完全でノイズが含まれています。

低品質の画像や歪んだ画像を扱う場合、OCR には制限があるようです。画像から特定の情報を取得する必要がある場合は、コンテンツの一部を手動で書き写す必要もあります。

カレンダーの招待状

コード インタプリタは ics ライブラリにアクセスできませんが、プレーン テキストのカレンダーの招待状を生成して、 ChatGPT はそれを .ics ファイルとして保存します。

draw

GPT-4 がスケーラブル ベクター イメージ (SVG) を生成する興味深い例がいくつかありました。しかし、ChatGPT とコード インタプリタが単純な画像ブロックで何ができるのかについてはまだ興味があります。

猫を描くように依頼すると、猫に似たものが作成されました。記憶から作られたものでないことを確認するために、青いシルクハットとパイプを描くように依頼しました。私が想像していたシルクハットとは違いましたが、それでも帽子であり、青いです。

帽子をかぶってパイプを吸う猫:

帽子をかぶってパイプを吸う猫 猫" スタイルの帽子とパイプを吸う猫:

シミュレータ

Matplotlib ライブラリを使用して、ChatGPT を取得して内惑星を生成することに成功しました。 トラックのシミュレーションとGIFとして保存します。

次に、ChatGPT にチェッカー ゲームをシミュレートさせて、駒を動かすことはできますが、礼儀正しく相手の駒を奪うことはできないか考えました。

チェスのゲームをシミュレートできますか?まず、ChatGPT に独自のボード ライブラリ (いくつかの制限と法的手数が少ない非常にシンプルなボード ライブラリ) を作成するよう依頼し、次に Unicode を使用して駒を表現し、その後ゲームの開始をシミュレートして変換できるようにしました。 .gif ファイルとして。

以下は、チェス シミュレーション中の私と ChatGPT との会話です。ご覧のとおり、私はいくつかの指示を与えただけで、残りは ChatGPT とコード インタプリタが実行します。

上記は、Andrew Mayne による ChatGPT とコード インタープリター プラグインのいくつかの探索です。

ネチズンは、LLM がますます本物のプログラマに近づいていることを読んでコメントしました。LLM は、コード スニペットを提案するだけでなく、コードのブロック全体を記述し、コードを実行し、さらなるガイダンスやフィードバックを出力することもできます。

自分のやっていることをやめたとしても、GPT-4 コード インタープリター プラグインの使用例に関するこの記事を読むべきだと言う人もいます。これは完全にクレイジーであり、すべてを変えるでしょう。

参考:

https://andrewmayneblog.wordpress.com/2023/03/23/chatgpt-code-interpreter-magic/

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以上がChatGPT を使用すると、大規模なモデルを数秒で構築できます。 OpenAI の新しいプラグインはクレイジーです。コード インタープリターに接続してワンクリックで入手できますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。