ChatGPT를 사용하여 몇 초 만에 대규모 모델을 구축하세요! OpenAI의 새로운 플러그인은 놀랍습니다. 코드 해석기에 연결하고 한 번의 클릭으로 얻을 수 있습니다

ChatGPT가 인터넷에 연결된 후 OpenAI는 이 플러그인의 지원을 통해 자체 기계 학습 모델도 생성할 수 있는 코드 생성기를 신속하게 도입했습니다.

​지난 금요일, OpenAI는 ChatGPT가 인터넷에 연결되고 타사 플러그인에 연결할 수 있다는 충격적인 소식을 발표했습니다!

OpenAI는 타사 플러그인 외에도 자체 플러그인 "코드 해석기"를 도입하여 정량적 및 질적 수학적 문제를 해결하고 데이터 분석 및 시각화를 수행하고 파일을 빠르게 변환하는 등 몇 가지 특수 사용 사례를 제공했습니다. .

또한 Greg Brockman은 ChatGPT가 업로드된 비디오 파일도 처리할 수 있음을 시연했습니다.

그리고 OpenAI의 창의적인 응용 프로그램이자 과학 커뮤니케이터인 Andrew Mayne이라는 베스트셀러 작가가 즉시 코드 해석기(Code Inerpreter)를 ChatGPT에 연결해 보았습니다.

너무 매끈매끈한 느낌이에요!

과거에는 ChatGPT를 사용하여 코드를 작성할 때 테스트를 위해 항상 코드를 꺼내서 다른 환경에 넣어야 했습니다.

이제 현재 인터페이스를 벗어나지 않고도 ChatGPT에서 직접 개발할 수 있습니다.

데이터 분석 및 그리기 기능에 이 코드 해석기를 추가하는 한, 믿을 수 없을 만큼 강력한 코딩 및 연구 도구가 탄생할 것입니다.

OpenAI의 새로운 플러그인 시스템: 코드 인터프리터

현재 코드 인터프리터는 소수의 라이브러리에서만 Python을 실행할 수 있지만 가장 기본적인 라이브러리에서도 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 흥미로운.

또한 CI(코드 해석기)는 코드 생성 외에도 출력을 분석하여 다른 기능에 사용할 수도 있습니다.

그래서 우리는 서로 다른 코드를 함께 묶고 하나의 출력을 얻어 다른 코드에 공급할 수 있습니다.

이 팩맨 gif가 생성되는 방식은 다음과 같습니다. CI는 알고리즘을 사용하여 미로를 생성하고, 미로를 블록으로 바꾸고, 알고리즘을 사용하여 출구를 찾고, 팩맨처럼 보이게 만든 다음 gif를 생성합니다.

다음은 ChatGPT의 코드 해석기 플러그인을 사용하여 무작위 실험을 수행하는 Mayne의 몇 가지 예입니다.

기계 학습 모델 생성(일종)

ChatGPT는 현재 기계 학습 라이브러리를 코드 해석기에 로드할 수 없지만 n-gram을 사용하여 몇 가지 기본적인 통계 텍스트 생성을 수행할 수 있습니다.

다음 예에서는 책을 제공하여 예측 알고리즘을 만든 다음 텍스트 시퀀스에서 다음 단어를 예측하도록 요청합니다.

GPT는 n-gram 모델을 사용하여 알고리즘을 생성합니다.

다음 단어 예측은 언어 모델을 사용하여 해결할 수 있는 자연어 처리 작업입니다. 언어 모델을 구축하는 간단한 방법은 n-gram 모델을 사용하는 것입니다.

n-gram 모델은 이전 n-1 단어를 기반으로 다음 단어를 예측하는 통계 기반 언어 모델입니다. 예를 들어 n=3(즉, 삼항 모델)을 선택하면 모델은 이전 두 단어를 기반으로 다음 단어를 예측합니다.

다음은 처음부터 삼항 모델을 구축하는 데 도움이 되는 몇 가지 코드입니다.

Sounds

ChatGPT는 많은 수학적 데이터를 이해할 수 있고 CI는 다운로드 가능한 파일을 생성할 수 있기 때문에 Mayne은 ChatGPT를 사용하여 Shepard 톤을 생성해 보았습니다. 음이 점점 높아지는 듯한 착각을 불러일으키는 독특한 음색입니다.

ChatGPT는 작업을 성공적으로 완료했을 뿐만 아니라 CI를 사용하여 wav 파일을 직접 생성했습니다.

이를 열고 Sheperd 사운드를 들어보세요. 느낌은 두 단어입니다. 완벽합니다!

ChatGPT에서 생성된 Sheperd 톤이 너무 완벽했기 때문에 Mayne은 한 단계 더 나아가 ChatGPT에 Conway Game of Life 세션을 생성한 다음 음악으로 변환하도록 요청했습니다.

(Conway의 Game of Life는 캠브리지 대학의 Conway가 설계한 컴퓨터 프로그램입니다. Turing-complete 제로 플레이어 게임입니다. 즉, 게임의 진화는 초기 상태에 따라 달라지며 추가 입력이 필요하지 않습니다.)

첫 번째 패스에서는 ChatGPT에서 생성된 음악이 좀 너무 무작위적이었습니다. Mayne이 더 즐거운 음악을 생성해 달라고 요청했기 때문에 ChatGPT에서 펜타토닉 음계를 적용했는데 정말 좋은 소리를 냈습니다.

game_of_life_pentatonic_slow 오디오: 00:0000:14​

ChatGPT의 성능이 너무 좋아서 Mayne은 이미 Fibonacci Sequence, Mandelbrot Set, Cellular Automata와 같은 전체 수학 음악 앨범을 상상하기 시작했습니다. ).

그런 다음 그는 ChatGPT에 "Conway Game of Life"라는 노래의 앨범 커버를 생성해 달라고 요청했습니다. DALL-E에 연결되어 있지 않았기 때문에 Mayne은 시뮬레이션된 프레임에서 이미지를 생성하도록 요청했습니다.

앨범 표지는 다음과 같습니다.

QR 코드

이 앨범 표지를 보면서 Mayne은 ChatGPT를 사용하여 유효한 QR 코드를 생성하는 것이 가능할 수도 있다는 것을 즉시 깨달았습니다.

Mayne이 OpenAI 웹사이트용 QR 코드를 생성해 달라고 요청했고 결과는 다음과 같습니다.

그렇다면 ChatGPT가 QR 코드로 끝나는 Conway Game of Life를 만들 수 있을까요?

네, 그럴 수 있어요.

Pictures

또한 Mayen은 OpenCV와 간단한 얼굴 인식 알고리즘(Haar Cascade 분류기)을 사용하면 CI가 얼굴 인식을 수행하는 기능을 만들 수 있다는 것을 발견했습니다.

얼굴 인식을 위해 OpenCV 사용

이제 ChatGPT는 파일을 스스로 열고 읽을 수 있습니다. 이는 이론적으로 이 데이터를 사용하여 새로운 것을 생성할 수 있음을 의미합니다. 예를 들어 그림을 ASCII 형식으로 변환합니다.

사진 업로드:

ASCII로 변환:

애니메이션 생성

코드 인터프리터를 사용하면 데이터를 생성하고 gif를 포함한 다양한 형식으로 출력할 수 있습니다.

먼저 튀는 블록을 만들어 보겠습니다.

눈보라가 옵니다.

다음은 QR 코드 시뮬레이션 실험에 영감을 준 "생명의 게임"입니다.

벡터화된 큐브를 사용하여 "회전된 큐브"를 생성하도록 코드 해석기를 얻으려고 합니다. 다른 방법을 시도하기 전에는 이것이 제가 얻을 수 있는 가장 가까운 방법이었습니다.

OCR

연구에 따르면 광학 문자 인식(OCR)은 코드 인터프리터의 라이브러리입니다. 웹사이트 스크린샷으로 테스트하면 실제로 식별할 수 있습니다.

OCR과 강력한 언어 모델인 GPT-4를 결합하면 오래된 문서를 복구할 수 있는 몇 가지 흥미로운 가능성이 열립니다.

위 그림에서 볼 수 있듯이 OCR은 전체 이미지에서 텍스트의 일부를 추출할 수 있지만 결과는 여전히 불완전하고 노이즈가 포함되어 있습니다.

저화질이나 왜곡된 이미지를 처리할 때 OCR에는 한계가 있을 수 있는 것 같습니다. 이미지에서 특정 정보를 얻으려면 콘텐츠의 일부를 수동으로 복사해야 합니다.

캘린더 초대장

코드 해석기는 ics 라이브러리에 액세스할 수 없지만 텍스트 전용 캘린더 초대장을 생성한 다음 ChatGPT가 이를 .ics 파일로 저장하도록 할 수 있습니다.

드로잉

GPT-4가 확장 가능한 벡터 이미지(SVG)를 생성하는 몇 가지 흥미로운 예가 있지만. 하지만 ChatGPT와 코드 해석기가 간단한 이미지 블록으로 무엇을 할 수 있는지는 여전히 궁금합니다.

고양이를 그려달라고 했더니 고양이를 닮은 것이 만들어졌네요. 기억에서 만든 것이 아닌지 확인하기 위해 파란색 모자와 파이프를 그려달라고 했습니다. 제가 상상했던 중산모는 아니지만 여전히 모자이고 파란색입니다.

모자를 쓰고 파이프를 피우는 고양이:

"모자 속의 고양이" 모자를 쓰고 파이프를 피우는 고양이:

Simulator

Matplotlib 라이브러리를 사용하여, ChatGPT를 사용하여 내부 행성의 궤도 시뮬레이션을 생성하고 이를 gif로 저장하는 데 성공했습니다.

그런 다음 ChatGPT가 체커 게임을 시뮬레이션하고 말을 움직일 수는 있지만 예의상 상대방의 말을 빼앗지는 않을 수 있을지 생각했습니다.

체스 게임을 시뮬레이션할 수 있나요? 먼저 ChatGPT에 자체 보드 라이브러리(몇 가지 제한 사항이 있고 합법적인 이동이 적은 매우 간단한 보드 라이브러리)를 만든 다음 유니코드를 사용하여 조각을 표현하도록 요청했습니다. 그런 다음 게임 시작을 시뮬레이션하고 변환할 수 있었습니다. .gif 파일로 저장합니다.

다음은 체스 시뮬레이션 중 나와 ChatGPT가 나눈 대화입니다. 보시다시피 저는 단지 몇 가지 지침을 제공했고 ChatGPT와 코드 해석기가 나머지 작업을 수행했습니다.

위는 Andrew Mayne의 ChatGPT 및 코드 해석기 플러그인에 대한 일부 탐색입니다.

이 글을 읽은 후 네티즌들은 LLM이 점점 더 실제 프로그래머와 비슷해지고 있다고 말했습니다. 그들은 코드 조각을 제안할 수 있을 뿐만 아니라 전체 코드 블록을 작성하고 코드를 실행하며 추가 지침과 피드백을 제공할 수도 있습니다.

일부 사람들은 하던 일을 멈추더라도 GPT-4 코드 해석기 플러그인의 사용 사례에 대한 이 기사를 읽어야 한다고 말했습니다. 이것은 완전히 미친 짓이며 모든 것을 바꿀 것입니다.

참조:

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

위 내용은 ChatGPT를 사용하여 몇 초 만에 대규모 모델을 구축하세요! OpenAI의 새로운 플러그인은 놀랍습니다. 코드 해석기에 연결하고 한 번의 클릭으로 얻을 수 있습니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!