如何使用chatgpt代碼解釋器

Openai的Chatgpt徹底改變了文本生成，以創建圖表，地圖甚至將圖像轉換為視頻的用戶吸引了用戶，這一切都歸功於其代碼解釋器功能（以前稱為高級數據分析）。 最初是Chatgpt Plus訂戶獨有的，該功能現在是GPT-4O型號的標準配置。 代碼解釋器使Chatgpt授權編寫和執行代碼，處理諸如計算，數據分析和可視化之類的複雜任務。

本文通過實際示例探索Chatgpt的代碼解釋功能。

了解chatgpt代碼解釋器

由大型語言模型（LLM）提供支持的 chatgpt，在序列中預測下一個單詞以生成響應。 代碼解釋器通過在ChatGpt中啟用代碼寫作和執行來顯著增強此功能。 這允許進行複雜的計算，從上傳數據中生成圖表等等。 此功能旨在通過提供精確的代碼驗證的答案來減輕與LLM相關的不准確性。 從技術上講，Chatgpt在沙盒環境中訪問Python解釋器，寫作，執行和調試代碼以提供結果。 雖然解釋器在整個聊天過程中保持活躍，但仍有一個時間限制可以防止過度長時間的會議。 可以順序執行多個代碼段，並支持文件上傳（大約500MB），從而允許數據驅動分析。

這是Openai文檔中的視覺示例：

>代碼解釋器執行邏輯計算

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從代碼解釋器開始

更新（2024年5月16日）：

>直接從Google Drive和Microsoft OneDrive上傳。 具有實時交互的交互式，可擴展的表和圖表。 > >可自定義和可下載的欄，線，派和散點圖。

現在使用GPT-4O默認這些功能，消除了對手動激活的需求。
• 常見用例
主要用例是數據分析。 Chatgpt可以分析財務記錄，健康數據或位置信息以提供見解。 財務專業人員將其用於股票價格分析和預算，而研究人員則利用它來創建數據可視化。 例如，可以生成交互式世界人群圖。

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除了數據分析之外，代碼解釋器在以下方面表現出色：

• 解決數學問題
數據分析和可視化。
>文件格式轉換。

示例

>示例1：簡單數據集分析>

>上載了一個簡單的CSV數據集，並提示了請求分析。輸出（在此處太廣泛而無法完全顯示）包括從數據中得出的關鍵見解。 見解的速度和相關性令人印象深刻。

> >示例2：複雜的數據集分析（加拿大CPI通脹）

>使用重複，缺失值和編碼信息的更現實的原始數據集。 該過程表明數據清潔，模式開發，可視化和有見地的結論，展示了代碼解釋器來應對現實世界數據挑戰的能力。 >

>示例3：圖像動畫

> apple的圖像上傳了動畫請求。 在澄清問題之後，代碼解釋器生成了代碼並製作了動畫gif。

動畫輸出（gif）

結論

> OpenAI的代碼解釋器是一個變革性的功能，可顯著擴展Chatgpt的功能。 其代碼執行能力提高了準確性並提供更具互動性的體驗。 從數據分析到數學解決問題，代碼解釋器使Chatgpt成為眾多應用程序的多功能工具。

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