Cách sử dụng ChatGPT Code Interpreter

ChatGPT Code Interpreter là gì?

ChatGPT là một chatbot trả lời câu hỏi bằng công nghệ gọi là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Công nghệ này hoạt động bằng cách dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi để tạo ra phản hồi mạch lạc. Tuy nhiên, khi bật tính năng code interpreter, năng lực của ChatGPT được tăng cường đáng kể.

Khi bật Code Interpreter, ChatGPT có thể viết và thực thi mã máy tính để đưa ra câu trả lời. Tính năng do OpenAI giới thiệu này cho phép chatbot thực hiện các tác vụ mà trước đây nó không làm được. Chẳng hạn, nó có thể tiến hành các phép tính phức tạp, tạo biểu đồ dựa trên dữ liệu người dùng tải lên, và nhiều hơn nữa, tất cả thông qua việc thực thi mã.

Việc giới thiệu Code Interpreter được một số người xem là cách giảm thiểu sai sót, một vấn đề phổ biến của LLM. Bằng cách chạy mã để tìm câu trả lời, chatbot có thể cung cấp phản hồi chính xác và chuẩn xác hơn, nâng cao trải nghiệm người dùng tổng thể.

Về mặt kỹ thuật, mô hình ChatGPT có quyền truy cập vào trình thông dịch Python trong một môi trường sandbox; nó không chỉ có thể viết mã mà còn thực thi mã trong môi trường Python và trả về kết quả. Nếu mã bị lỗi (điều này xảy ra nhiều lần), nó cũng có thể gỡ lỗi bằng cách đọc các thông báo phản hồi và tự động lặp để sửa mã cho chạy được.

Tính năng code interpreter duy trì hoạt động trong suốt cuộc trò chuyện, nhưng có giới hạn thời gian để tránh chạy quá lâu. Điểm hay là bạn có thể chạy nhiều đoạn mã liên tiếp và chúng có thể phối hợp với nhau.

Ngoài ra, bạn có thể gửi tệp vào cuộc trò chuyện này. Vì vậy, nếu mã của bạn cần đọc dữ liệu từ tệp, bạn có thể gửi tệp đó. Và khi mã chạy xong, bạn có thể nhận lại kết quả. Ví dụ, nếu mã của bạn tạo ra tệp mới, bạn có thể tải xuống và sử dụng tùy ý. Hiện tại, giới hạn kích thước tệp đầu vào vào khoảng 500 MB.

Dưới đây là một ví dụ đơn giản về Code Interpreter từ tài liệu chính thức của OpenAI:

Plugin code interpreter thực hiện phép tính logic

Bắt đầu với Code Interpreter

Cập nhật ngày 16 tháng 5, 2024: OpenAI đã triển khai các cải tiến cho phân tích dữ liệu, trước đây gọi là Advanced Data Analysis hoặc Code Interpreter. Tính năng này hiện có trong mô hình chủ lực mới GPT-4o dành cho người dùng ChatGPT Plus, Team và Enterprise. Các cải tiến bao gồm:

• Tải tệp trực tiếp từ Google Drive và Microsoft OneDrive: Dễ dàng tải phiên bản tệp mới nhất trực tiếp từ bộ nhớ đám mây của bạn.
• Bảng và biểu đồ tương tác: Tương tác với dữ liệu trong chế độ xem có thể mở rộng mới, cho phép tương tác thời gian thực và đặt câu hỏi tiếp theo.
• Biểu đồ tùy chỉnh và có thể tải xuống: Bạn có thể tùy chỉnh biểu đồ cột, đường, tròn và phân tán, rồi tải xuống để dùng trong bài thuyết trình và tài liệu.

Những tính năng này hiện có mặc định với GPT-4o. Để biết thêm chi tiết, hãy đọc thông báo của OpenAI. Điều này có nghĩa là bạn không còn cần bật thủ công Code Interpreter hoặc Advanced Data Analysis như các phiên bản ChatGPT trước nữa.

Các trường hợp sử dụng phổ biến của ChatGPT Code Interpreter

Trường hợp sử dụng phổ biến nhất của Code Interpreter trong ChatGPT cho đến nay là phân tích dữ liệu (có lẽ vì vậy mà nó được đổi tên đơn giản thành phân tích dữ liệu).

Ví dụ, nếu bạn yêu cầu ChatGPT tìm điều gì đó thú vị trong dữ liệu của bạn, nó có thể xem xét thông tin như hồ sơ tài chính, số liệu sức khỏe hoặc dữ liệu vị trí và đưa ra một số insight.

Những người làm trong lĩnh vực tài chính thấy hữu ích cho các tác vụ như nghiên cứu giá cổ phiếu hoặc lập kế hoạch ngân sách. Các nhà nghiên cứu cũng dùng công cụ này để tạo trực quan hóa dữ liệu độc đáo. Chẳng hạn, Code Interpreter của ChatGPT đã tạo một đồ thị tương tác về dân số thế giới.

Nguồn

Dù phân tích dữ liệu hiện là trường hợp sử dụng phổ biến nhất, về mặt lý thuyết, bất kỳ tác vụ nào cần logic và tính toán đều có thể được Code Interpreter của ChatGPT thực hiện. Từ các nghiên cứu ban đầu với người dùng, OpenAI xác định những lĩnh vực mà code interpreter đặc biệt hữu ích:

• Giải các bài toán toán học, cả định lượng lẫn định tính
• Thực hiện phân tích và trực quan hóa dữ liệu
• Chuyển đổi tệp giữa các định dạng

Ví dụ sử dụng ChatGPT Code Interpreter

Ví dụ 1 - Phân tích dữ liệu trên một tập dữ liệu đơn giản

Trước hết, hãy thử với một tập dữ liệu rất đơn giản. Đây là hình dạng tập dữ liệu:

Tôi sẽ tải tệp CSV lên và yêu cầu code interpreter của ChatGPT phân tích dữ liệu bằng một prompt đơn giản. Bạn sẽ thấy dấu cộng trong hộp soạn tin nhắn để tải tệp lên.

Sau khi nhập prompt, code interpreter của ChatGPT bắt đầu xử lý. Tôi không thể hiển thị toàn bộ đầu ra ở đây vì khá lớn, bao gồm cả quá trình, nhưng dưới đây là một vài insight được trích xuất.

Đã từng làm việc với tập dữ liệu này, tôi có thể nói những insight này là phù hợp, và thật ấn tượng khi nó tạo ra nhanh như vậy. Đây cũng là phần câu chuyện mà chúng tôi yêu cầu:

Rất ấn tượng. Tuy nhiên, tập dữ liệu này tương đối đơn giản, với 6.000 hàng và 7 cột—khá sạch và dễ xử lý. Hãy thử ví dụ này với một tập dữ liệu sát với thực tế hơn.

Truy cập 60+ prompt ChatGPT cho các tác vụ khoa học dữ liệu trong ChatGPT Cheat Sheet for Data Science trên DataCamp.

Ví dụ 2 - Insight dữ liệu trên một tập dữ liệu phức tạp hơn

Trong ví dụ này, tập dữ liệu là lạm phát CPI của Canada từ StatsCan. Đây là cách nó trông như thế nào—dữ liệu thô, có trùng lặp, thiếu giá trị, nhiều thông tin mã hóa và mã địa lý.

Hãy xem chúng ta có thể thu được những insight nào từ tập dữ liệu này với một prompt đơn giản.

1. Phát triển schema

2. Làm sạch dữ liệu

3. Trực quan hóa dữ liệu

4. Trích xuất insight

Thật ấn tượng. Nó đã làm khá tốt trong việc hiểu dữ liệu, làm sạch dữ liệu, suy nghĩ về trực quan hóa phù hợp, sau đó viết mã Python để tạo trực quan hóa đó, và cuối cùng viết insight xung quanh. Không hoàn hảo, nhưng rất hứa hẹn so với các công cụ insight tự động mà chúng ta từng thấy trước đây.

Bạn muốn học cách dùng ChatGPT trong một dự án khoa học dữ liệu đầu-cuối thực tế? Hãy xem Hướng dẫn sử dụng ChatGPT cho các dự án Khoa học Dữ liệu trên DataCamp ngay.

Ví dụ 3 - Tạo chuyển động cho hình ảnh bằng ChatGPT

Bạn cũng có thể tải một hình ảnh lên và nhờ ChatGPT chỉnh sửa. Ví dụ, tôi sẽ tải một hình quả táo và yêu cầu nó tạo chuyển động.

Nó có thể sẽ hỏi bạn một vài câu để làm rõ, nhưng cuối cùng, nó sẽ viết mã để tạo chuyển động cho hình như bạn yêu cầu.

Ảnh động đầu ra (tệp gif) được tải xuống từ Code Interpreter của ChatGPT

Kết luận

ChatGPT Code Interpreter của OpenAI là một tính năng đột phá mở rộng khả năng của chatbot vận hành bằng AI. Khi bật code interpreter, ChatGPT có thể viết và thực thi mã máy tính, cho phép nó thực hiện các tác vụ phức tạp như tính toán, phân tích dữ liệu và tạo trực quan hóa.

Tính năng này không chỉ nâng cao độ chính xác và chuẩn xác trong phản hồi của ChatGPT mà còn mang đến trải nghiệm tương tác và sinh động hơn cho người dùng. Từ phân tích dữ liệu đến giải bài toán, code interpreter mở ra nhiều khả năng cho người dùng, biến ChatGPT thành một công cụ mạnh mẽ cho nhiều ứng dụng.

Nếu bạn muốn nâng cấp quy trình làm việc và chuyển đổi doanh nghiệp với ChatGPT, hãy tham gia khóa học Introduction to ChatGPT trên DataCamp ngay hôm nay để làm chủ sức mạnh của AI sinh sinh. Mở khóa vô vàn khả năng và đổi mới cách bạn làm việc ngay bây giờ! Đăng ký tại đây.