Esplorazione dell’interprete di codice di ChatGPT di OpenAI un’analisi approfondita delle sue capacità

Analisi approfondita delle capacità dell'interprete di codice ChatGPT di OpenAI

Gli sviluppi di OpenAI nel Natural Language Processing (NLP) sono contraddistinti dalla crescita dei Large Language Models (LLM), che sono alla base di prodotti utilizzati da milioni di persone, tra cui l’assistente di codifica GitHub Copilot e il motore di ricerca Bing. Questi modelli, grazie alla loro capacità unica di memorizzare e amalgamare informazioni, hanno stabilito standard senza precedenti in compiti come la generazione di codice e testo.

Comprensione dell’interprete di codice di ChatGPT

Per comprendere l’importanza dell’interprete di codice di ChatGPT, è essenziale capire cosa sia e come sia stato creato.

In sostanza, l’interprete di codice di ChatGPT sfrutta le capacità di ChatGPT ma introduce una competenza avanzata nella comprensione, interpretazione e anche generazione di codice in una miriade di linguaggi di programmazione. Questa funzione trasforma ChatGPT da un generatore di testo in uno strumento prezioso per gli sviluppatori, che aiuta nella comprensione del codice, nella risoluzione dei problemi e persino nella generazione del codice stesso.

Addestramento di GPT per la programmazione: l’approccio Codex

Sia GitHub Copilot che l’interprete di codice di ChatGPT utilizzano il modello Codex sviluppato da OpenAI.

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Codex, un modello di linguaggio GPT specializzato, è progettato per avere capacità di scrittura di codice Python efficienti. Allenato su codice di origine pubblica proveniente da GitHub, Codex mostra il suo potenziale alimentando le funzionalità di GitHub Copilot. Quando valutato per la sua capacità di sintetizzare programmi da docstring, una misura di correttezza funzionale, Codex supera sia GPT-3 che GPT-J.

Un’osservazione sorprendente è che il campionamento ripetuto migliora l’efficienza di Codex. Quando vengono utilizzati fino a 100 campioni per problema, il tasso di successo del modello aumenta al 70,2%. Tale efficienza suggerisce la possibilità di utilizzare una classificazione euristica per selezionare campioni di codice accurati, senza necessitare di una valutazione completa per ciascuno.

Per valutare le sue capacità, al modello è stato chiesto di creare funzioni Python autonomamente basandosi solo sulle docstring. L’accuratezza del codice generato è stata quindi valutata utilizzando test di unità. In un set di dati composto da 164 problemi di programmazione originali, che includono comprensione del linguaggio, algoritmi e test di matematica di base, Codex con 12B di parametri ha risolto il 28,8% di essi al primo tentativo.

Dati di addestramento per il modello Codex: https://arxiv.org/abs/2107.03374

Affinando ulteriormente il modello attraverso il raffinamento dei correttamente implementati funzioni Python autonomi, la sua efficienza è stata aumentata, risultando in Codex-S che risolve il 37,7% delle sfide al primo tentativo. Tuttavia, nel mondo pratico della programmazione, è comune adottare un approccio di tentativi ed errori. Riproducendo questo scenario del mondo reale, il modello Codex-S, quando viene dato l’opportunità di 100 tentativi, riesce ad affrontare con successo il 77,5% delle sfide.

I modelli generativi come ChatGPT che producono codice sono solitamente valutati confrontando i campioni generati con una soluzione di riferimento. Questo confronto può essere esatto o utilizzare una misura di similarità come lo score BLEU. Tuttavia, queste metriche basate sul confronto spesso non riescono a cogliere le sfumature della programmazione. Una critica chiave di BLEU è la sua inefficacia nel catturare le caratteristiche semantiche del codice.

Invece di fare affidamento esclusivamente sul confronto, è stata proposta una misura più rilevante: la correttezza funzionale. Ciò significa che il codice prodotto dal modello dovrebbe superare un dato insieme di test di unità. L’idea è in linea con le pratiche standard di programmazione, poiché gli sviluppatori spesso utilizzano i test di unità per valutare l’efficacia e l’accuratezza del proprio codice.

Questa metrica valuta non solo l’accuratezza, ma anche l’utilità funzionale del codice generato.

La metrica [email protected] viene introdotta come misura di correttezza funzionale. Significa essenzialmente che se uno qualsiasi dei “k” campioni di codice generati supera i test di unità, il problema viene considerato risolto. Tuttavia, invece di utilizzare questa metrica direttamente, viene utilizzato un stimatore imparziale per calcolare [email protected] al fine di evitare una varianza elevata.

Per valutare le capacità di codifica di ChatGPT, la ricerca ha utilizzato il dataset HumanEval. Questo dataset è composto da problemi Python scritti a mano, ognuno dei quali accompagnato da test di unità.

https://github.com/openai/code-align-evals-data/blob/main/human_eval

Dati i rischi associati all’esecuzione di codice sconosciuto o non affidabile, è stato progettato un ambiente sandbox per testare in modo sicuro il codice generato. Questo ambiente utilizza gVisor per emulare le risorse e creare una barriera tra il sistema host e il codice in esecuzione. Pertanto, anche se il modello produce codice maligno, rimane contenuto e non può danneggiare l’host o la rete.

Utilizzo dell’interprete di codice di ChatGPT

ChatGPT di OpenAI ha subito numerose evoluzioni, con l’interprete di codice che si distingue come una funzionalità rivoluzionaria nel modello GPT-4. A differenza delle tradizionali interfacce di chat, l’interprete di codice consente agli utenti di approfondire le attività di calcolo, mescolando senza soluzione di continuità le conversazioni tra umani e IA e i processi di calcolo.

Alla base, l’interprete di codice è simile ad avere un computer incorporato nel chatbot. Questa caratteristica dinamica offre agli utenti uno spazio disco temporaneo per caricare una moltitudine di formati di file, che vanno dai tipi comuni come TXT, PDF e JPEG a quelli più specializzati come CPP, PY e SQLite. Questa vasta gamma di supporto amplifica la sua versatilità in varie attività, che si tratti di elaborazione di documenti o manipolazione di immagini.

Operando all’interno di un framework solido e sicuro, l’interprete di codice è dotato di oltre 300 librerie preinstallate. Questo ambiente sandbox garantisce la sicurezza pur fornendo una considerevole potenza di calcolo. Interessante è il fatto che, quando gli viene assegnato un compito, crea in tempo reale uno script Python per eseguire la richiesta dell’utente. Ad esempio, per convertire un PDF basato su immagini in un formato ricercabile utilizzando l’OCR, tutto ciò che l’utente deve fare è caricare il documento e ChatGPT si occupa del resto.

Un punto di interesse è il limite di dimensione dei file per i caricamenti. Sebbene le specifiche definitive non siano ancora state annunciate, gli esperimenti degli utenti suggeriscono che il sistema può elaborare efficacemente file considerevolmente più grandi di 100 MB. Indipendentemente dalle dimensioni, è importante notare che questi file sono transienti e vengono eliminati dopo la conclusione della sessione di chat.

La brillantezza dell’interprete di codice non risiede solo nella sua abilità tecnica, ma anche nella sua accessibilità. OpenAI offre questa funzionalità agli abbonati di ChatGPT Plus, che include il modello GPT-4. Pertanto, questo strumento trasformativo non è solo per l’élite tecnologica, ma sta diventando gradualmente accessibile a un pubblico più ampio.

La differenza tra il modello standard di ChatGPT e l’interprete di codice risiede nei loro paradigmi di interazione. Mentre il primo genera principalmente risposte testuali, il secondo comprende ed esegue il codice, offrendo risultati diretti. Ciò non solo lo rende un prezioso strumento per i professionisti del settore tecnologico, ma consente anche a coloro che non hanno conoscenze di programmazione di eseguire compiti computazionali complessi.

Le capacità dell’interprete di codice di ChatGPT possono rivoluzionare diversi aspetti dello sviluppo software e della scienza dei dati:

• Generazione automatica di codice: Per applicazioni software e script di analisi dei dati, dato una descrizione ad alto livello, il sistema può produrre strutture di base o frammenti di codice complessi, accelerando i processi di sviluppo e analisi dei dati.
• Revisione del codice e convalida dei dati: Strumenti basati sull’IA come ChatGPT possono aiutare a migliorare la qualità e la sicurezza delle basi di codice software. Inoltre, nell’ambito della scienza dei dati, tali strumenti possono essere strumentali nella revisione e convalida degli script di elaborazione e trasformazione dei dati, garantendo precisione ed efficienza.
• Assistenza all’analisi dei dati: Per gli scienziati dei dati, l’interprete di codice di ChatGPT può aiutare nella generazione di codice per l’esplorazione preliminare dei dati, la visualizzazione e persino test statistici di base, semplificando così il flusso di lavoro dell’analisi dei dati.

Se sei interessato a scoprire ulteriori dettagli sulle sfumature di ChatGPT e sull’ingegneria delle istruzioni, Unite AI offre una panoramica completa in ‘ChatGPT: Advanced Prompt Engineering’.

Configurazione di ChatGPT Code Interpreter

L’integrazione dell’interprete di codice consente alla piattaforma di interpretare le query degli utenti, eseguirle come codice Python e visualizzare i risultati in un formato di chat interattivo. Per accedere a questa funzionalità, gli utenti possono navigare nelle impostazioni di ChatGPT, esplorare la sezione delle funzionalità Beta e attivare l’interprete di codice.

Ciò che lo distingue è il suo meccanismo trasparente. Man mano che gli utenti immettono un compito, la piattaforma rivela ogni passaggio del percorso di elaborazione, offrendo chiarezza su come vengono interpretati ed eseguiti i comandi. È importante sottolineare che, per motivi di privacy e sicurezza, l’interprete di codice funziona senza alcuna connettività Internet.

Esplorare i vantaggi dell’interprete di codice di ChatGPT

Visualizzazione dei dati e Analisi

ChatGPT va oltre il campo dei grafici tradizionali, offrendo rappresentazioni grafiche sia convenzionali che innovative. Ciò garantisce agli utenti di visualizzare i propri dati in formati che forniscono gli insight più significativi.

Tuttavia, non si tratta solo di visualizzare dati grezzi. Il modello ChatGPT è abile nel processare e raffinare i dati. Nonostante sia potente, gli utenti dovrebbero fare attenzione.

Gli analisti finanziari troveranno particolarmente utile la capacità dell’interprete di codice di analizzare e visualizzare i tassi di azioni. Attraverso un’integrazione fluida, gli utenti possono caricare set di dati e visualizzarli in vari formati. La rilevanza di questa funzione è evidente quando gli individui possono condurre analisi complesse dei dati.

Il video di seguito mostra come l’interprete di codice di ChatGPT ha creato un’analisi completa delle azioni TSLA.

Punti chiave:

• Le azioni di Tesla hanno affrontato volatilità ma hanno anche dimostrato resilienza con periodi di crescita.
• Volumi di trading elevati in giorni specifici indicano un significativo interesse di mercato o reazioni a eventi chiave.
• Il rendimento YTD (Year-to-Date) in calo suggerisce che gli investitori dovrebbero analizzare sia i fattori interni dell’azienda che le condizioni di mercato esterne quando considerano investimenti futuri.

Implementazione di Computer Vision e OCR

Il rilevamento del volto, una funzione essenziale nella computer vision, è stato affrontato con una tecnica classica: il classificatore Haar Cascade di OpenCV.

L’immagine di seguito mostra l’utilizzo del classificatore Haar Cascade classico.

Il processo di estrazione del testo dalle immagini, noto come riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), è stato raggiunto in modo fluido utilizzando Tesseract, con il testo successivamente strutturato da GPT-4, migliorando la comprensibilità.

Nel video seguente, guarda come Tesseract (OCR) estrae il testo da un’immagine di un certificato.

L’interprete di codice eccelle nel campo della manipolazione di video, audio e immagini. Con comandi semplici, gli utenti possono ottenere modifiche dettagliate, come convertire GIF in MP4 con miglioramenti specifici. Carica semplicemente il tuo file, inserisci le modifiche desiderate e guarda la magia accadere.

Libreria esterna Python all’interno del tuo interprete di codice ChatGPT

L’interprete di codice ChatGPT è una piattaforma di programmazione dinamica dotata di un ampio set di librerie Python. Queste coprono tutto, dalla visualizzazione dei dati con Seaborn all’apprendimento automatico avanzato tramite Torch. Ma è più di un semplice toolkit statico.

Ispirato da questa pagina Chatgpt di Korakot Chaovavanich.

Iniziando con l’ultima versione di nltk, abbiamo caricato un file .whl nell’interprete. Abbiamo quindi istruito ChatGPT a individuare la directory dei site-packages adatta analizzando la posizione di un pacchetto esistente. Il passo successivo prevedeva di scompattare il file wheel in una posizione temporanea e spostare i file nella directory dei site-packages identificata. Tuttavia, ci siamo imbattuti in un ostacolo.

Cercando una soluzione alternativa, abbiamo chiesto: “Assicurati gentilmente che NLTK venga installato nell’ambiente Python e sia accessibile dopo l’installazione.”

ChatGPT ha risposto, fornendo una soluzione. Ha suggerito di aggiungere la directory temporanea a sys.path, consentendo a Python di identificare e estrarre moduli dal pacchetto nltk scompattato in quella posizione. Questa tattica ha funzionato alla grande, portando all’installazione riuscita di NLTK.

Attraverso l’uso di file .whl, l’installazione ha mostrato una combinazione di ingegnosità e adattabilità. L’interprete di codice ChatGPT, nonostante le sfide iniziali, ha manifestato la sua versatilità e impegno nel soddisfare le esigenze dei programmatori, garantendo un’esperienza di codifica raffinata sia per i principianti che per i veterani.

In una dimostrazione affascinante delle capacità dell’interprete, un recente tweet di @DominikPeters ha evidenziato una dimostrazione unica. Peters ha chiesto a GPT-4 di generare un quiz sugli arrondissement di Parigi e il modello ha creato un sito web funzionante. Il quiz funzionante è disponibile per un’esperienza pratica su dominik-peters.de/gpt-arrondissement-quiz/.

Ho chiesto a GPT-4 di creare un quiz sugli arrondissement di Parigi e ha funzionato subito. https://t.co/Uhv7tPLspq pic.twitter.com/3agFZllEEQ

— Dominik Peters (@DominikPeters) 30 aprile 2023

Conclusione

La svolta di OpenAI con l’interprete di codice ChatGPT è nulla di meno che trasformativa per programmatori e non programmatori allo stesso modo. La sua versatilità nel gestire una vasta gamma di compiti – dall’aiuto agli sviluppatori nel debug all’erogazione senza sforzo di quiz parigini – è una testimonianza del potenziale illimitato dell’IA nel migliorare le nostre esperienze digitali. Ecco una sintesi approfondita del nostro approfondimento:

Comprendi il tuo strumento: Proprio come ti affiancheresti a un collega, familiarizza con l’interprete di codice. È progettato sopra Codex, che è stato ottimizzato da GPT-4. La sua competenza si estende su più linguaggi di programmazione, rendendolo un compagno ideale per tutte le tue avventure di codifica.

Abbraccia la rivoluzione dell’IA: Le pratiche di codifica tradizionali stanno per subire un cambiamento sismico. Con strumenti basati sull’IA come l’interprete di codice ChatGPT, attività come l’identificazione dei bug, la generazione di codice e persino le revisioni del codice possono essere accelerate.

Oltre solo al codice: L’incursione dell’interprete non è limitata a testo o codice. La sua capacità di gestire diversi formati di file, dai semplici file TXT agli script PY complessi, sottolinea la sua utilità in vari settori.

Non smettere mai di sperimentare: La nostra esplorazione dell’installazione della libreria NLTK riflette l’importanza della persistenza e dell’adattabilità, valori che l’interprete di codice incarna. Se c’è un problema, c’è spesso un modo per aggirarlo.

Unisciti alla conversazione sull’IA: Le applicazioni del mondo reale, come mostrato dal quiz sugli arrondissement parigini, sottolineano l’immensa utilità pratica dello strumento. Abbraccialo, esploralo e lascia che amplifichi i tuoi progetti.

Il video sopra è realizzato utilizzando Gen-2 e Midjourney.

Per riassumere, l’interprete di codice ChatGPT è più di uno strumento; sta cambiando il modo in cui ci connettiamo con la tecnologia. Per innovatori e appassionati, promette un mondo pieno di potenziale di codifica.