用ChatGPT秒建造大模型！ OpenAI全新插件殺瘋了，接取程式碼解釋器一鍵get

ChatGPT可以連網後，OpenAI還火速介紹了一款程式碼產生器，在這個插件的加持下，ChatGPT甚至可以自己生成機器學習模型了。

上週五，OpenAI剛剛宣布了令人震驚的消息，ChatGPT可以聯網，接入第三方插件了！

而除了第三方插件，OpenAI也介紹了一款自家的插件「程式碼解釋器」，並給出了幾個特別的用例：解決定量和定性的數學問題；進行數據分析和視覺化；快速轉換文件格式。

此外，Greg Brockman演示了ChatGPT還可以對上傳視訊檔案進行處理。

而一位叫Andrew Mayne的暢銷作家、OpenAI的創意應用程式和科學傳播者，立刻就試了一把——把程式碼解釋器（Code Inerpreter ）接入ChatGPT。

感受就是，太絲滑了！

以前用ChatGPT寫程式碼時，總是需要把程式碼拿出來，再放到另一個環境去測試。

而現在，根本不需要離開目前的介面，直接就可以在ChatGPT中開發了。

只要我們把這個程式碼解釋器加入到資料分析、繪圖功能中，就誕生了一個強到髮指的編碼和研究工具。

OpenAI全新插件系統：程式碼解釋器

目前，程式碼解釋器只能在少量的函式庫上運行Python，而即使用最基礎的函式庫，它能做的東西也非常多，非常有趣。

另外，除了產生程式碼，程式碼解釋器(CI) 還可以分析輸出，並將其用於另一個函數。

因此，我們可以將不同的程式碼串在一起，取得其中一個的輸出，再提供給另一個。

這個吃豆人gif就是這樣生成的：CI用演算法生成迷宮，把迷宮變成方塊，用演算法找到出口，做成吃豆人的樣子，然後產生gif。

以下是Mayne使用ChatGPT的程式碼解釋器插件，進行隨機實驗的一些範例。

建立機器學習模型（某種程度上）

雖然目前ChatGPT無法將任何機器學習庫載入到程式碼解釋器中，但我們可以使用n-gram進行一些基本的統計文字生成。

如下範例中，透過提供它一本書，要求它建立一個預測演算法，然後預測文字序列中的下一個單字。

GPT用n-gram模型產生了演算法：

下一個單字預測是一項自然語言處理任務，可以使用語言模型來解決。建立語言模型的簡單方法是使用n-gram模型。

n-gram模型是一種基於統計的語言模型，它根據前n-1個單字來預測下一個單字。例如，如果我們選擇n=3（即三元模型），模型將基於前兩個單字來預測下一個單字。

以下是一些程式碼，可以幫助您從頭開始建立三元模型。

聲音

因為ChatGPT可以理解很多數學數據，並且CI能夠產生可下載的文件，因此Mayne嘗試了下用ChatGPT產生Shepard音調。這是一種獨特的音調，能夠個人造成一種音調在不斷變高的錯覺。

ChatGPT不僅順利地完成了任務，還直接用CI產生了一個wav檔。

打開聽這個Sheperd音，感受就是，兩個字－完美！

既然ChatGPT生成的Sheperd音這麼完美，Mayne就更進一步，讓ChatGPT來產生一個康威生命遊戲的會話，然後轉換為音樂。

（康威生命遊戲是劍橋大學康威設計的電腦程式。這是一款圖靈完整的零玩家遊戲，意味著它的演化取決於它的初始狀態，不需要進一步的輸入。）

第一遍的時候，ChatGPT生成的音樂有點太隨意，Mayne要求它生成更愉悅的音樂，於是ChatGPT應用了五聲音階，聽起來果然不錯。

game_of_life_pentatonic_slow音訊：00:0000:14

ChatGPT的表現太過優異，Mayne大為興奮，他已經開始設想一整張數學音樂專輯了，例如（斐波那契數列、Mandelbrot 集、元胞自動機）。

隨後，他要求ChatGPT為《康威生命遊戲》這首歌生成一個專輯封面。由於它沒有連接到DALL-E，Mayne要求它從模擬幀生成圖像。

專輯封面如下。

二維碼

而看著這張專輯封面，Mayne馬上意識到或許可以用ChatGPT產生一個有效的QR 圖碼.

Mayne讓它為OpenAI的網站產生一個二維碼，結果如下：

那麼，ChatGPT可以創造一個以二維碼結尾的康威生命遊戲嗎？

是的，它可以。

圖片

另外，Mayen發現，使用OpenCV和一個簡單的臉部辨識演算法（Haar Cascade 分類器），CI就能夠創建一個函數，來進行人臉辨識。

使用OpenCV進行人臉辨識

現在，ChatGPT可以自己開啟和讀取檔案了，也就意味著理論上它可以使用這些數據生成新的東西。比如，把一張圖轉換為ASCII的形式。

上傳圖片：

轉為ASCII：

產生動畫

透過程式碼解釋器，可以產生數據，並將其輸出包括gif在內的不同格式。

首先，讓它做一個彈跳塊:

然後是暴風雪：

接下來是「生命遊戲」，正是這款遊戲啟發了二維碼模擬實驗。

試圖讓程式碼解釋器使用向量化的立方體來產生「旋轉的立方體」。在嘗試了其他方法之前，這是能夠得到最接近的結果：

OCR

研究稱，光學字元辨識（OCR）是程式碼解釋器中的一個庫。透過用網站截圖進行測試，果然可以辨識。

將OCR與一個強大的語言模型GPT-4結合起來，可以為修復舊文件提供了一些有趣的可能性。

上圖可以看出，OCR能從整張圖片中提取部分文本，但結果仍不完整，且帶有雜訊。

由此看來，在處理低品質或扭曲的圖片時，OCR可能會有限制。如果你需要從圖片中獲取具體訊息，同時也需要手動轉錄部分內容。

日曆邀請

儘管程式碼解釋器沒有存取ics庫的權限，但它可以產生一個純文字的行事曆邀請，然後讓ChatGPT將其儲存為.ics檔案。

畫

儘管已經有一些GPT-4產生可縮放向量圖像（SVG）的有趣例子。但我還是很好奇 ChatGPT 和程式碼解釋器能對簡單的圖像塊做些什麼。

我讓它畫了一隻貓，它創作了類似貓的東西。為了確保它不是憑記憶做出的，我要求它畫一個藍色的高頂帽和煙鬥。雖然不完全是我想像中的高頂帽，但仍然是一個帽子，是藍色的。

一隻戴著帽子、抽著煙鬥的貓：

#一隻戴著「帽子裡的貓」式樣帽子，還有抽著煙鬥的貓：

模擬器

透過使用Matplotlib庫，我成功地讓ChatGPT生成了內部行星軌道的模擬，並將其儲存為gif。

我接著思考能否讓ChatGPT模擬一局跳棋，並設法移動了棋子，但是出於禮貌沒有拿走對手的棋子。

能否模擬一局象棋？首先我讓ChatGPT創建自己的棋盤庫（一個非常簡單的棋盤庫，有一些限制和不太合法的移動…），然後使用Unicode表示棋子，之後，它可以模擬一場遊戲的開始，並將其儲存為.gif檔案。

以下是我和ChatGPT進行象棋模擬時的對話。可以看到，我只是給了一些指示，ChatGPT和代碼解釋器做了剩下的工作。

如上是Andrew Mayne對ChatGPT和程式碼解釋器外掛程式的一些探索。

網友看後點評，LLMs越來越像一位真正的程式設計師，不僅可以建議程式碼片段，還可以編寫整塊程式碼、運行程式碼，並給你輸出進一步的指導和回饋。

還有人表示，即使停下手下的事，也要看看這篇關於GPT-4程式碼解釋器外掛程式用例的文章。這完全是瘋狂的，並將改變一切。

參考資料：

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

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