Incontra Chapyter una nuova estensione di Jupyter che ti permette a ChatGPT di aiutarti nella scrittura di notebook Python.

Incontra Chapyter, un'estensione di Jupyter che ti aiuta a scrivere notebook Python con l'assistenza di ChatGPT.

Chapyter, sviluppato da un gruppo di modellatori linguistici, è un nuovo plugin Jupyter che integra ChatGPT per consentire la creazione di notebook Python. Il sistema può anche leggere i risultati di celle eseguite in precedenza.

Chapyter è un’aggiunta per JupyterLab, che consente l’integrazione di GPT-4 nell’ambiente di sviluppo senza problemi. Dispone di un interprete in grado di prendere la descrizione scritta in linguaggio naturale e trasformarla in codice Python che può essere eseguito automaticamente. Chapyter può aumentare la produttività e consentire di provare nuove cose abilitando la “programmazione in linguaggio naturale” nell’IDE preferito.

Caratteristiche essenziali

• Ricostruzione delle immagini MNIST utilizzando un autoencoder
• Un esercito di autori sta esortando le aziende di intelligenza artificiale a smettere di addestrare i modelli con il loro lavoro.
• Il Consiglio di Sicurezza delle Nazioni Unite si riunisce a causa dei rischi legati all’IA

• Il processo di generazione automatica del codice dalla lingua naturale e la sua esecuzione.
• La produzione di nuovo codice basato sul codice passato e sui risultati delle esecuzioni precedenti.
• Correzione del codice e risoluzione dei bug al volo.
• Opzioni di personalizzazione e piena visibilità delle prompt impostate dall’IA.
• Priorità alla privacy nell’utilizzo di tecnologie AI all’avanguardia.

Le prompt e le impostazioni della libreria sono pubbliche e i ricercatori stanno lavorando per semplificare la personalizzazione di tali domande e impostazioni. Chapyter/programs.py è il punto in cui è possibile visualizzare questo.

Consulta le politiche sull’utilizzo dei dati dell’API per ulteriori informazioni su come OpenAI gestisce i dati di addestramento. Al contrario, ogni volta che si utilizza Copilot o ChatGPT, una parte dei dati verrà memorizzata nella cache e utilizzata nell’addestramento e nell’analisi di tali servizi. Chapyter è composto da due parti principali: utilizzando il comando magico ipython per gestire la prompt e utilizzando tale comando per chiamare i modelli GPT-X. L’interfaccia utente che monitora l’esecuzione delle celle Chapyter esegue le celle appena create e aggiorna automaticamente gli stili delle celle.

Molti programmatori preferiscono lavorare nei notebook in modo “frammentato”, scrivendo solo poche righe di codice alla volta prima di passare alla cella successiva. La missione o lo scopo di ogni cella è relativamente modesto ed autonomo rispetto a quelle delle celle adiacenti. Il lavoro successivo potrebbe avere poco in comune con quello precedente. Ad esempio, aggiungere il caricatore di dataset durante la creazione di una rete neurale richiede modi diversi di pensare e scrivere codice. Passare continuamente tra compiti non è solo inefficiente, ma anche potenzialmente esauriente. Il comando “Carica il dataset in modo da testare la rete neurale” potrebbe essere utile quando si vuole scriverlo e lasciare che la macchina faccia il resto.

Lo sviluppo del codice a livello di cella e l’esecuzione autonoma di Chapyter facilitano una soluzione a questo problema. Quando si crea una nuova cella, Chapyter invocherà automaticamente il modello GPT-X per costruire il codice ed eseguirlo in base al testo scritto. A differenza dei sistemi come Copilot, che si concentrano sul supporto delle micro-task che riguardano solo poche righe di codice ma sono altamente rilevanti per il lavoro in corso (come completare una chiamata di funzione), Chapyter mira a prendere il controllo di intere attività, alcune delle quali possono differire dal codice esistente.

Chapyter è uno strumento leggero in Python che si integra perfettamente con JupyterLab dopo un’installazione locale. Per impostazione predefinita, l’API di OpenAI è configurata per eliminare i dati di interazione e il codice dopo la chiamata ai modelli GPT-X. La libreria contiene tutti i prompt standard, “programmi” e l’opzione per caricare i prompt personalizzati. Analizzando le decisioni di codifica precedenti e i dati di runtime, Chapyter può fornire raccomandazioni intelligenti. I file possono essere caricati se desiderato e saranno forniti suggerimenti per ulteriori elaborazioni e analisi.

Date le limitazioni dell’IA odierna, Chapyter è stato costruito in modo che il codice generato possa essere facilmente debuggato e migliorato.

Il processo di installazione in tre fasi è semplice da seguire. Su GitHub, all’indirizzo https://github.com/chapyter/chapyter, è possibile trovare ulteriori informazioni.

A breve, i ricercatori rilasceranno importanti miglioramenti a Chapyter che lo renderanno ancora più flessibile e sicuro nella generazione ed esecuzione del codice. Non vedono l’ora di metterlo alla prova su alcune delle attività di codifica del mondo reale più impegnative e complesse, come assicurarsi che un notebook Jupyter con 300 esecuzioni di celle abbia tutto l’aiuto di cui ha bisogno. Prova i nostri strumenti e rimani sintonizzato per ulteriori miglioramenti; valorizziamo i tuoi pensieri e opinioni.