ChatGPT कोड इंटरप्रेटर का उपयोग कैसे करें

ChatGPT Code Interpreter क्या है?

ChatGPT एक चैटबॉट है जो लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) नामक तकनीक का उपयोग करके प्रश्नों का उत्तर देता है। यह तकनीक क्रम में अगला शब्द भविष्यवाणी करके सुसंगत उत्तर बनाती है। हालांकि, जब कोड इंटरप्रेटर फीचर सक्रिय होता है, तो ChatGPT की क्षमताएँ काफी बढ़ जाती हैं।

Code Interpreter सक्षम होने पर, ChatGPT उत्तर देने के लिए कंप्यूटर कोड लिख और चला सकता है। OpenAI द्वारा पेश किया गया यह फीचर चैटबॉट को वे कार्य करने देता है जो वह पहले नहीं कर सकता था। उदाहरण के लिए, यह जटिल गणनाएँ कर सकता है, उपयोगकर्ता द्वारा अपलोड किए गए डेटा के आधार पर चार्ट बना सकता है, और भी बहुत कुछ—वह भी कोड निष्पादन के माध्यम से।

कुछ लोगों के अनुसार Code Interpreter का परिचय अशुद्धियों को कम करने का एक तरीका है, जो LLMs से जुड़ी आम समस्या है। उत्तर खोजने के लिए कोड चलाकर, चैटबॉट अधिक सटीक और सही जवाब दे सकता है, जिससे समग्र उपयोगकर्ता अनुभव बेहतर होता है।

तकनीकी रूप से कहें तो, ChatGPT मॉडल को सैंडबॉक्स वातावरण में एक Python इंटरप्रेटर तक पहुँच प्राप्त है, और यह न केवल कोड लिख सकता है बल्कि उसे Python वातावरण में चला कर उत्तर भी लौटा सकता है। यदि कोड विफल हो जाए (जैसा कि कई बार होता है), तो यह कॉलबैक संदेश पढ़कर कोड को डिबग भी कर सकता है और स्वतः लूप में जाकर कोड को ठीक कर काम कराने की कोशिश करता है।

कोड इंटरप्रेटर फीचर पूरे चैट के दौरान सक्रिय रहता है, लेकिन उसे बहुत लंबा चलने से रोकने के लिए एक समय सीमा होती है। अच्छी बात यह है कि आप कई कोड स्निपेट एक के बाद एक चला सकते हैं, और वे आपस में मिलकर काम कर सकते हैं।

साथ ही, आप इस चैट वार्तालाप में फ़ाइलें भी भेज सकते हैं। तो यदि आपके कोड को किसी फ़ाइल से डेटा पढ़ने की आवश्यकता है, तो आप वह फ़ाइल भेज सकते हैं। और जब आपका कोड काम पूरा कर ले, तो आप परिणाम वापस प्राप्त कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आपका कोड कोई नई फ़ाइल बनाता है, तो आप उसे डाउनलोड करके अपनी आवश्यकता अनुसार इस्तेमाल कर सकते हैं। फिलहाल, इनपुट फ़ाइल आकार की सीमा लगभग 500 MB है।

यहाँ आधिकारिक OpenAI प्रलेखन से Code Interpreter का एक सरल उदाहरण है:

तर्क आधारित गणनाएँ करते हुए कोड इंटरप्रेटर प्लगइन

Code Interpreter के साथ शुरुआत कैसे करें

16 मई, 2024 का अपडेट: OpenAI ने डेटा विश्लेषण में सुधार जारी किए हैं, जिसे पहले Advanced Data Analysis या Code Interpreter कहा जाता था। अब यह फीचर नए फ्लैगशिप मॉडल GPT-4o में ChatGPT Plus, Team, और Enterprise उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध है। सुधारों में शामिल हैं:

• Google Drive और Microsoft OneDrive से सीधे फ़ाइल अपलोड: अपने क्लाउड स्टोरेज से नवीनतम फ़ाइल संस्करण आसानी से अपलोड करें।
• इंटरैक्टिव टेबल और चार्ट: डेटा के साथ नए, विस्तार योग्य व्यू में संलग्न हों, रियल-टाइम इंटरैक्शन और फॉलो-अप प्रश्नों की सुविधा के साथ।
• कस्टमाइज़ करने योग्य और डाउनलोड करने योग्य चार्ट: आप बार, लाइन, पाई, और स्कैटर प्लॉट चार्ट को कस्टमाइज़ कर सकते हैं और उन्हें प्रस्तुतियों और दस्तावेज़ों के लिए डाउनलोड कर सकते हैं।

ये सुविधाएँ अब GPT-4o के साथ डिफ़ॉल्ट रूप से उपलब्ध हैं। अधिक विवरण के लिए OpenAI की घोषणा पढ़ें। इसका अर्थ है कि अब आपको Code Interpreter या Advanced Data Analysis को मैन्युअल रूप से सक्षम करने की आवश्यकता नहीं है, जैसा कि पिछले ChatGPT संस्करणों में करना पड़ता था।

ChatGPT Code Interpreter के सामान्य उपयोग-केस

अब तक ChatGPT के Code Interpreter का सबसे आम उपयोग-केस डेटा का विश्लेषण करना रहा है (शायद इसी वजह से इसका नाम बदलकर सरल डेटा विश्लेषण कर दिया गया)।

उदाहरण के लिए, यदि आप ChatGPT से अपने डेटा में कुछ रोचक ढूँढने को कहें, तो वह आपके वित्तीय रिकॉर्ड, स्वास्थ्य आँकड़े, या लोकेशन विवरण जैसी जानकारी की जाँच कर कुछ अंतर्दृष्टि दे सकता है।

वित्त क्षेत्र में काम करने वालों को यह स्टॉक कीमतों का अध्ययन करने या बजट योजना बनाने जैसे कार्यों में उपयोगी लगा है। शोधकर्ता भी इस टूल का उपयोग अनोखे डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, ChatGPT के Code Interpreter ने विश्व जनसंख्या का एक इंटरैक्टिव ग्राफ बनाया।

श्रेय

हालाँकि अभी डेटा विश्लेषण सबसे आम उपयोग-केस है, सैद्धांतिक रूप से कोई भी कार्य जिसमें तर्क और गणना की आवश्यकता हो, वह ChatGPT के Code Interpreter से संभव होना चाहिए। शुरुआती उपयोगकर्ता अध्ययनों से, OpenAI ने ये क्षेत्र पहचाने हैं जहाँ कोड इंटरप्रेटर विशेष रूप से उपयोगी है:

• मात्रात्मक और गुणात्मक दोनों प्रकार की गणितीय समस्याओं का समाधान
• डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन करना
• फ़ाइलों को विभिन्न फ़ॉर्मेट्स के बीच कन्वर्ट करना

ChatGPT Code Interpreter का उपयोग करने के उदाहरण

उदाहरण 1 - एक छोटे डेटासेट पर डेटा विश्लेषण

पहले, एक बहुत सरल डेटासेट से कोशिश करते हैं। डेटासेट कुछ इस प्रकार दिखता है:

मैं CSV फ़ाइल अपलोड करूँगा और ChatGPT के कोड इंटरप्रेटर से एक सरल प्रॉम्प्ट के माध्यम से डेटा का विश्लेषण करने को कहूँगा। संदेश बॉक्स में आपको एक प्लस का चिन्ह दिखेगा जिसका उपयोग आप फ़ाइलें अपलोड करने के लिए कर सकते हैं।

प्रॉम्प्ट देने के बाद, ChatGPT कोड इंटरप्रेटर प्रोसेसिंग शुरू कर देता है। मैं यहाँ पूरा आउटपुट नहीं दिखा सकता क्योंकि यह काफी बड़ा है और इसमें पूरा प्रोसेस शामिल है, लेकिन यहाँ कुछ निकाली गई अंतर्दृष्टियाँ हैं।

पहले इस डेटासेट पर काम कर चुका हूँ, इसलिए बता सकता हूँ कि यह प्रासंगिक अंतर्दृष्टि है, और यह प्रभावित करता है कि इसे कितनी जल्दी तैयार किया गया। यहाँ वह कहानी भी है जो हमने माँगी थी:

यह काफी प्रभावशाली है। हालाँकि, डेटासेट अपेक्षाकृत सरल है—6,000 पंक्तियाँ और 7 कॉलम—काफी साफ़-सुथरा और सीधा। चलिए इसे एक ऐसे डेटासेट के साथ आज़माते हैं जो वास्तविक दुनिया के अधिक करीब हो।

DataCamp पर इस ChatGPT Cheat Sheet for Data Science में डेटा साइंस कार्यों के लिए 60+ ChatGPT प्रॉम्प्ट प्राप्त करें।

उदाहरण 2 - अधिक जटिल डेटासेट पर डेटा अंतर्दृष्टि

इस उदाहरण में, डेटासेट StatsCan के कनाडाई CPI मुद्रास्फीति का है। डेटासेट कुछ ऐसा दिखता है—यह कच्चा है, इसमें डुप्लिकेट, मिसिंग वैल्यू, बहुत सी एन्कोडेड जानकारी और भू-स्थानिक कोडिंग है।

देखते हैं कि इस डेटासेट और एक सरल प्रॉम्प्ट से हमें किस तरह की अंतर्दृष्टियाँ मिल सकती हैं।

1. स्कीमा विकसित करना

2. डेटा की सफाई

3. डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

4. अंतर्दृष्टि निकालना

यह प्रभावशाली है। इसने डेटा को समझने, उसे साफ़ करने, उपयुक्त विज़ुअलाइज़ेशन के बारे में सोचने, फिर वह विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए Python कोड लिखने, और अंत में उसके इर्द-गिर्द अंतर्दृष्टि लिखने में अच्छा काम किया है। यह परफेक्ट नहीं है, लेकिन अतीत में देखे गए स्वचालित इनसाइट टूल्स की तुलना में यह बहुत आशाजनक है।

क्या आप सीखना चाहते हैं कि वास्तविक, एंड-टू-एंड डेटा साइंस प्रोजेक्ट में ChatGPT का उपयोग कैसे करें? अभी DataCamp पर यह Guide to Using ChatGPT For Data Science Projects देखें।

उदाहरण 3 - ChatGPT का उपयोग करके इमेज एनीमेशन

आप कोई छवि अपलोड करके ChatGPT से उसे संपादित भी करा सकते हैं। उदाहरण के लिए, मैं एक सेब की छवि अपलोड करूँगा और इसे उसे एनिमेट करने को कहूँगा।

यह आपसे कुछ स्पष्टता वाले प्रश्न पूछ सकता है, लेकिन अंततः यह आपके अनुरोध के अनुसार छवि को एनिमेट करने के लिए कोड लिख देगा।

ChatGPT के Code Interpreter से डाउनलोड किया गया एनिमेटेड आउटपुट (gif फ़ाइल)

निष्कर्ष

OpenAI का ChatGPT Code Interpreter एक क्रांतिकारी सुविधा है जो AI-संचालित चैटबॉट की क्षमताओं का विस्तार करती है। कोड इंटरप्रेटर को सक्षम करके, ChatGPT कंप्यूटर कोड लिखने और चलाने की क्षमता प्राप्त करता है, जिससे वह गणनाएँ, डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन बनाना जैसे जटिल कार्य कर सकता है।

यह सुविधा न केवल ChatGPT के उत्तरों की सटीकता और परिशुद्धता बढ़ाती है, बल्कि उपयोगकर्ताओं को अधिक इंटरैक्टिव और गतिशील अनुभव भी प्रदान करती है। डेटा का विश्लेषण करने से लेकर गणितीय समस्याएँ हल करने तक, कोड इंटरप्रेटर उपयोगकर्ताओं के लिए संभावनाओं की एक विस्तृत श्रृंखला खोलता है, जिससे ChatGPT विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बन जाता है।

यदि आप अपने वर्कफ़्लो को अगले स्तर पर ले जाना और ChatGPT के साथ अपने व्यवसाय को रूपांतरित करना चाहते हैं, तो आज ही DataCamp पर हमारे Introduction to ChatGPT कोर्स में शामिल हों और जेनरेटिव AI की शक्ति में महारत हासिल करें। अनंत संभावनाओं को अनलॉक करें और आज ही अपने काम में क्रांति लाएँ! यहाँ नामांकन करें।