Cara Menggunakan ChatGPT Code Interpreter

Apa itu ChatGPT Code Interpreter?

ChatGPT adalah chatbot yang merespons pertanyaan menggunakan teknologi yang dikenal sebagai model bahasa besar (LLM). Teknologi ini bekerja dengan memprediksi kata berikutnya dalam sebuah urutan untuk membentuk respons yang koheren. Namun, ketika fitur code interpreter diaktifkan, kemampuan ChatGPT meningkat secara signifikan.

Dengan Code Interpreter diaktifkan, ChatGPT dapat menulis dan mengeksekusi kode komputer untuk memberikan jawaban. Fitur yang diperkenalkan oleh OpenAI ini memungkinkan chatbot melakukan tugas yang sebelumnya tidak dapat dilakukan. Misalnya, ia dapat melakukan perhitungan kompleks, membuat bagan berdasarkan data yang diunggah pengguna, dan banyak lagi, semuanya melalui eksekusi kode.

Pengenalan Code Interpreter dipandang oleh sebagian orang sebagai cara untuk mengurangi ketidakakuratan, masalah umum yang terkait dengan LLM. Dengan mengeksekusi kode untuk menemukan jawaban, chatbot dapat memberikan respons yang lebih tepat dan akurat, sehingga meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan.

Secara teknis, model ChatGPT memiliki akses ke interpreter Python dalam lingkungan sandbox, dan ia tidak hanya dapat menulis kode tetapi juga mengeksekusinya dalam lingkungan Python dan mengembalikan jawabannya. Jika kodenya gagal (seperti sering terjadi), ia juga dapat melakukan debug dengan membaca pesan callback dan secara otomatis masuk ke loop untuk memperbaiki kode agar dapat berjalan.

Fitur code interpreter tetap aktif sepanjang percakapan, tetapi ada batas waktu untuk mencegahnya berjalan terlalu lama. Hal yang menarik adalah Anda dapat menjalankan beberapa potongan kode secara berurutan, dan semuanya dapat saling bekerja sama.

Selain itu, Anda dapat mengirim file ke percakapan ini. Jadi, jika kode Anda perlu membaca data dari sebuah file, Anda dapat mengirimkan file tersebut. Dan ketika kode Anda selesai, Anda dapat memperoleh hasilnya kembali. Misalnya, jika kode Anda membuat file baru, Anda dapat mengunduhnya dan menggunakannya sesuai kebutuhan. Saat ini, batas ukuran file masukan kurang lebih 500 MB.

Berikut contoh sederhana Code Interpreter dari dokumentasi resmi OpenAI:

Plugin code interpreter melakukan perhitungan logika

Memulai dengan Code Interpreter

Pembaruan 16 Mei 2024: OpenAI telah meluncurkan peningkatan pada analisis data, yang sebelumnya dikenal sebagai Advanced Data Analysis, atau Code Interpreter. Fitur ini kini tersedia pada model andalan baru, GPT-4o, untuk pengguna ChatGPT Plus, Team, dan Enterprise. Peningkatan tersebut mencakup:

• Unggah file langsung dari Google Drive dan Microsoft OneDrive: Unggah versi file terbaru langsung dari penyimpanan cloud Anda dengan mudah.
• Tabel dan bagan interaktif: Berinteraksi dengan data dalam tampilan yang dapat diperluas, memungkinkan interaksi waktu nyata dan pertanyaan lanjutan.
• Bagan yang dapat disesuaikan dan diunduh: Anda dapat menyesuaikan bagan batang, garis, pai, dan sebar, lalu mengunduhnya untuk presentasi dan dokumen.

Fitur-fitur ini kini tersedia secara default dengan GPT-4o. Untuk detail lebih lanjut, baca pengumuman OpenAI. Artinya, Anda tidak lagi perlu mengaktifkan Code Interpreter atau Advanced Data Analysis secara manual seperti pada versi ChatGPT sebelumnya.

Kasus Penggunaan Umum ChatGPT Code Interpreter

Kasus penggunaan paling umum dari ChatGPT’s Code Interpreter sejauh ini adalah menganalisis data (mungkin karena itu namanya disederhanakan menjadi analisis data).

Sebagai contoh, jika Anda meminta ChatGPT untuk menemukan sesuatu yang menarik dalam data Anda, ia dapat menelaah informasi seperti catatan keuangan, statistik kesehatan, atau detail lokasi Anda dan memberikan wawasan.

Orang-orang yang bekerja di bidang keuangan menganggapnya berguna untuk tugas seperti mempelajari harga saham atau merencanakan anggaran. Para peneliti juga menggunakan alat ini untuk membuat visualisasi data yang unik. Misalnya, ChatGPT’s Code Interpreter membuat grafik interaktif populasi dunia.

Kredit

Meski analisis data adalah kasus penggunaan paling umum untuk saat ini, secara teoritis, tugas apa pun yang memerlukan logika dan komputasi seharusnya dapat dicapai oleh ChatGPT’s Code Interpreter. Dari studi pengguna awal, OpenAI mengidentifikasi area berikut di mana code interpreter sangat berguna:

• Menyelesaikan masalah matematika, baik kuantitatif maupun kualitatif
• Melakukan analisis dan visualisasi data
• Mengonversi file antar format

Contoh Penggunaan ChatGPT Code Interpreter

Contoh 1 - Analisis data pada dataset sederhana

Pertama, mari mencobanya dengan dataset yang sangat sederhana. Inilah tampilan datasetnya:

Saya akan mengunggah file CSV dan meminta code interpreter ChatGPT untuk menganalisis data melalui prompt sederhana. Anda akan melihat tanda plus di kotak pesan yang dapat Anda gunakan untuk mengunggah file.

Setelah Anda memasukkan prompt, code interpreter ChatGPT mulai memproses. Saya tidak dapat menampilkan seluruh keluarannya di sini karena cukup besar, karena mencakup proses itu sendiri, tetapi berikut beberapa wawasan yang diekstrak.

Setelah sebelumnya mengerjakan dataset ini, saya bisa bilang ini adalah wawasan yang relevan, dan mengesankan betapa cepatnya hasil tersebut dihasilkan. Berikut juga narasi yang kami minta:

Ini cukup mengesankan. Namun, datasetnya relatif sederhana, dengan 6.000 baris dan 7 kolom—cukup bersih dan lugas. Mari coba contoh ini dengan dataset yang lebih mendekati dunia nyata.

Akses 60+ prompt ChatGPT untuk tugas data science di ChatGPT Cheat Sheet for Data Science di DataCamp.

Contoh 2 - Wawasan data pada dataset yang lebih kompleks

Dalam contoh ini, datasetnya adalah inflasi CPI Kanada dari StatsCan. Beginilah tampilan datasetnya—mentah, memiliki duplikasi, nilai yang hilang, banyak informasi terenkode, dan pengodean geografis.

Mari lihat jenis wawasan apa yang bisa kita dapatkan dari dataset ini dan sebuah prompt sederhana.

1. Mengembangkan skema

2. Pembersihan data

3. Visualisasi data

4. Mengekstrak wawasan

Ini mengesankan. Ia melakukan pekerjaan yang cukup baik dalam memahami data, membersihkan data, memikirkan visualisasi yang tepat, kemudian menulis kode Python untuk menghasilkan visualisasi tersebut, dan akhirnya menuliskan wawasannya. Ini belum sempurna, tetapi sangat menjanjikan dibandingkan semua alat otomatisasi wawasan yang pernah kita lihat sebelumnya.

Ingin mempelajari cara menggunakan ChatGPT dalam proyek data science end-to-end di dunia nyata? Lihat Panduan Menggunakan ChatGPT untuk Proyek Data Science di DataCamp sekarang.

Contoh 3 - Animasi gambar menggunakan ChatGPT

Anda juga dapat mengunggah gambar dan meminta ChatGPT mengeditnya. Misalnya, saya akan mengunggah gambar sebuah apel dan memintanya untuk menganimasikannya.

Ia mungkin akan menanyakan beberapa pertanyaan klarifikasi, tetapi pada akhirnya, ia akan menulis kode untuk menganimasikan gambar sesuai permintaan Anda.

Keluaran animasi (file gif) diunduh dari ChatGPT's Code Interpreter

Kesimpulan

ChatGPT Code Interpreter dari OpenAI adalah fitur terobosan yang memperluas kemampuan chatbot berbasis AI. Dengan mengaktifkan code interpreter, ChatGPT memperoleh kemampuan menulis dan mengeksekusi kode komputer, memungkinkannya melakukan tugas kompleks seperti perhitungan, analisis data, dan menghasilkan visualisasi.

Fitur ini tidak hanya meningkatkan akurasi dan ketepatan respons ChatGPT, tetapi juga memberikan pengalaman yang lebih interaktif dan dinamis bagi pengguna. Mulai dari menganalisis data hingga menyelesaikan masalah matematika, code interpreter membuka berbagai kemungkinan bagi pengguna, menjadikan ChatGPT alat yang kuat untuk beragam aplikasi.

Jika Anda ingin meningkatkan alur kerja dan mentransformasi bisnis dengan ChatGPT, ikuti kursus Introduction to ChatGPT di DataCamp hari ini dan kuasai kekuatan AI generatif. Buka peluang tanpa batas dan revolusikan pekerjaan Anda sekarang! Daftar di sini.