Czat GPT-4 czyli wersja płatna ma dodatkowe możliwości, które nazywają się pluginami albo wtyczkami – po polsku. To są takie programiki, które współpracują z czatem i rozszerzają jego możliwości. W ubiegłym tygodniu została udostępniona kolejna taka wtyczka. Bardzo ciekawa. Nazywa się Code Interpreter.

– Można wysłać do niego pliki a on je przetworzy, przeanalizuje i np. sporządzi wykresy na podstawie treści.
– Z danymi wysłanymi w pliku do czata możemy rozmawiać. Czyli prompt/pytanie/instrukcja są niezbędnym elementem pracy.
– Poniżej tłumaczę, jak go aktywować i jak można z niego korzystać.

Pobawmy się więc i zobaczmy, co potrafi. Najpierw włączmy ten plugin:

Na stronie chat.openai.com na samym dole, tuż przy naszym adresie e-mail są trzy kropki i tam klikamy a następnie wchodzimy w ustawienia (Settings). Wybieramy środkową kategorię Beata features i włączamy Code Interpreter. Wychodzimy i wracamy na stronę czata. Tam włączamy opcję GPT-4.   

Przykład 1. Wysyłam plik zawierający dane dotyczące rozwodów w Europie. Proszę o jego wnioski oraz o wykres porównujący wskaźnik rozwodów w kilku krajach, w tym w Polsce na przestrzeni ostatnich 10 lat. Liczba rozwodów na 1000 mieszkańców. Żółta Szwecja na samej górze. Polska, na czerwono na dole. Na czarno, Niemcy. Na zielono, Słowacja.

Zobaczcie, jak wygląda fragment rozmowy z czatem. Wcześniej oczyścił dane i sformatował tak, żeby móc na nich pracować. To jest skrócone nagranie. Cała operacja zajęła mu ponad 5 minut.

Przykład 2. Wysyłam teraz plik CSV zawierający dane dotyczące średniej długości życia w chwili urodzenia. Niech wykres z rozwijającymi się liniami będzie również dostępny jako plik .mp4 do pobrania (od razu przekonwertowałem na gif).

Przykład 3. Zaproponuj inne sposoby ilustracji tych danych. „Heatmap for life expectancies in selected countries in time”. Do paru krajów europejskich dodałem również Lichtenstein, gdzie żyje się najdłużej w Europie. Dodałem również afrykański kraj Czad, gdzie żyje się najkrócej na świecie. Zupełnie inna barwa wykresu dla Czadu jest, niestety, nieprzypadkowa. Ciemnoniebieski około 1960 roku oznacza, że wskaźnik „oczekiwana średnia długość życia w momencie narodzin” wtedy wynosił około 40 lat (!). Jasnoniebieski dziś oznacza, że wskaźnik wynosi około 50 lat.

Oprócz tego czat GPT-4 Code Interpreter w danych wyczytał także to:

1. Trendy w czasie: Oczekiwana długość życia generalnie wzrosła we wszystkich krajach od 1960 roku. Ten wzrost jest zgodny z globalnymi trendami zdrowotnymi, które pokazują, że oczekiwana długość życia na świecie generalnie rośnie dzięki postępom w medycynie, poprawie opieki zdrowotnej i lepszemu odżywianiu.
2. Różnice między krajami: Jest wyraźna różnica w oczekiwanej długości życia między różnymi krajami. Kraje o wyższym dochodzie na ogół mają wyższą oczekiwaną długość życia w porównaniu do krajów o niższym dochodzie. Na przykład, w 1960 roku oczekiwana długość życia w Szwecji była wyższa niż w Polsce, Niemczech i Litwie.
3. Zmienność w czasie: Oczekiwana długość życia nie zawsze rośnie w sposób stały. Istnieją okresy, w których oczekiwana długość życia może spadać, co jest prawdopodobnie spowodowane konkretnymi wydarzeniami historycznymi, takimi jak konflikty lub kryzysy gospodarcze. Na przykład, w Litwie oczekiwana długość życia spadła w latach 90., co może być związane z trudnościami gospodarczymi po upadku Związku Radzieckiego.
4. Spadek oczekiwanej długości życia: W ostatnich latach w niektórych krajach zaobserwowano spadek oczekiwanej długości życia, co może być związane z pandemią COVID-19. Na przykład, w Niemczech, Polsce i Szwecji oczekiwana długość życia spadła w ostatnich latach.
5. Różnice między sąsiadującymi krajami: Istnieją również znaczące różnice między sąsiadującymi krajami. Na przykład, mimo że Polska i Niemcy są sąsiadami, oczekiwana długość życia w Niemczech była na ogół wyższa niż w Polsce przez cały badany okres.

Przykład 4. Czat umie analizować także plik obrazkowe. Polecenie po polsku: „Użyj techniki OCR na tym pliku” (OCR to skrót od angielskiego Optical Character Recognition). Wysyłam ten plik obrazkowy ze strony TVN24.

A to efekt pracy czata:

Źródło: TVN24/Personnel Service

Przykład 5. Text-to-speech czyli zamian tekstu w mowę. Dałem polecenie, żeby używając dostępnych bibliotek Pythona zamienił dany tekst w mowę. Powiedział, że nie ma dostępu do internetu, ale zamiast tego podał mi natychmiast odpowiedni kod, którego użyłem w terminalu Pythona na swoim laptopie. [NACIŚNIJ PLAY]

Przykład 6. Zrób Diagram Venna dla gołębi, prezesów firm i Sztucznej Inteligencji. Zbiory się pokrywają – nazwij części wspólne. Użyj kolorów. Bądź dowcipny. Przepraszam za ten nieśmieszny pomysł na wykres. Mam poczucie humoru, jak czat GPT i to jest dość surowa samokrytyka.

Przykład 7. Dałem czatowi do przeanalizowania plik .txt zawierający teksty z tego bloga. Prompt/polecenie: Znajdź słowo „algorytm” w tej bazie. Zacytuj zdanie, w którym ono się znajduje. Ustal kontekst.

Inne możliwości Code Interpretera:

– teoretycznie umie tworzyć wykresy 3D (mnie się nie udało, ale podejrzewam, że to możliwe w nowym wątku rozmowy)
– tworzenie Visual Word Clouds (chmura słów występujących w tekście – im większe, tym częściej się to słowo pojawia w tekście)
– przetwarzanie plików obrazkowych (zmniejsz, przytnij, odwróć, zamień na czarno-biały)
– przetwarzanie kodów (w izolowanym środowisku uruchamiasz napisany/wygenerowany kod i sprawdzasz działanie)
– tłumaczenie kodów na inne kody (z jednego języka programowania na inny) oraz wyjaśnianie kodów w zwykłym języku (opowiedz mi co to za kod)
– operacje matematyczne
– samodzielna interpretacja danych na podstawie pytania („pokaż najciekawsze/najważniejsze wnioski płynące z danych”, „podaj 10 najważniejszych wniosków”, „znajdź błędy/anomalie w danych”)
– jeśli załadujecie wiele, różnych danych/plików on będzie umiał analizować łącznie (znajdź korelacje, cechy wspólne)!  

Pamiętajmy o ważnej sprawie: To dalej jest czat GPT a więc, gdy pracuje na wykresach to również może zmyślać i się mylić. To samo dotyczy działań matematycznych.

Na koniec jeszcze jedno. W zeszłym tygodniu na blogu opisałem, jak wg moich wskazówek czat GPT-4 wygenerował kod, który po uruchomieniu w konsoli Pythona przekonwertował plik jednego formatu w plik drugiego formatu. Zajęło mi to dobrych kilka godzin – mam zerową wiedzę na temat programowania.

To samo zadanie z czatem GPT-4, ale używając Code Interpretera zajęło 3 minuty. On zapytał, jak oznaczone w pliku są informacje, które chcę zachować. Odpowiedziałem, spróbował, coś poprawił, coś zresetował, znowu spróbował i dostałem gotowy plik .txt, w którym jedyną rzeczą do poprawki jest za mały odstęp między kolejnymi wpisami.

Wtyczki do czata GPT sprawiają, że przestaje on być tylko „maszyną do gadania” a zaczyna być maszyną przetwarzającą kody różnego rodzaju. Można powiedzieć, że staje się czymś w stylu wielkiego kalkulatora słów, symboli, znaków i liczb. Czy kiedyś czaty od razu będą miały wbudowane funkcje wtyczek? Czy te możliwości będą za darmo? Niewykluczone. To zależy m.in. od tego, jak silna będzie konkurencja między dostawcami czatów.

Na podstawie:

Bardzo, bardzo polecam ten kanał na YouTube. Niektóre przykłady nie działają dobrze (lub w ogóle) po polsku. Sprawdzałem.

Oraz te kanały: