如何使用chatgpt代码解释器

Openai的Chatgpt彻底改变了文本生成，以创建图表，地图甚至将图像转换为视频的用户吸引了用户，这一切都归功于其代码解释器功能（以前称为高级数据分析）。 最初是Chatgpt Plus订户独有的，该功能现在是GPT-4O型号的标准配置。 代码解释器使Chatgpt授权编写和执行代码，处理诸如计算，数据分析和可视化之类的复杂任务。

本文通过实际示例探索Chatgpt的代码解释功能。

了解chatgpt代码解释器

由大型语言模型（LLM）提供支持的 chatgpt，在序列中预测下一个单词以生成响应。 代码解释器通过在ChatGpt中启用代码写作和执行来显着增强此功能。 这允许进行复杂的计算，从上传数据中生成图表等等。 此功能旨在通过提供精确的代码验证的答案来减轻与LLM相关的不准确性。 从技术上讲，Chatgpt在沙盒环境中访问Python解释器，写作，执行和调试代码以提供结果。 虽然解释器在整个聊天过程中保持活跃，但仍有一个时间限制可以防止过度长时间的会议。 可以顺序执行多个代码段，并支持文件上传（大约500MB），从而允许数据驱动分析。

这是Openai文档中的视觉示例：

>代码解释器执行逻辑计算

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从代码解释器开始

更新（2024年5月16日）：

>直接从Google Drive和Microsoft OneDrive上传。具有实时交互的交互式，可扩展的表和图表。> >可自定义和可下载的栏，线，派和散点图。

现在使用GPT-4O默认这些功能，消除了对手动激活的需求。
• 常见用例
主要用例是数据分析。 Chatgpt可以分析财务记录，健康数据或位置信息以提供见解。 财务专业人员将其用于股票价格分析和预算，而研究人员则利用它来创建数据可视化。 例如，可以生成交互式世界人群图。

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除了数据分析之外，代码解释器在以下方面表现出色：

• 解决数学问题
数据分析和可视化。
>文件格式转换。

示例

>示例1：简单数据集分析>

>上载了一个简单的CSV数据集，并提示了请求分析。输出（在此处太广泛而无法完全显示）包括从数据中得出的关键见解。 见解的速度和相关性令人印象深刻。

> >示例2：复杂的数据集分析（加拿大CPI通胀）

>使用重复，缺失值和编码信息的更现实的原始数据集。 该过程表明数据清洁，模式开发，可视化和有见地的结论，展示了代码解释器来应对现实世界数据挑战的能力。>

>示例3：图像动画

> apple的图像上传了动画请求。 在澄清问题之后，代码解释器生成了代码并制作了动画gif。

动画输出（gif）

结论

> OpenAI的代码解释器是一个变革性的功能，可显着扩展Chatgpt的功能。 其代码执行能力提高了准确性并提供更具互动性的体验。 从数据分析到数学解决问题，代码解释器使Chatgpt成为众多应用程序的多功能工具。

以上是如何使用chatgpt代码解释器的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！