ChatGPT plugins 的真正 Magic 是 Code Interpreter

ChatGPT plugins 的真正 Magic 是 Code Interpreter 昨天跟大家说惊掉下巴,指的是现场写代码解决问题,还能输出文件。 除了裁剪视频还能做什么呢? - OCR,导入图片,输出.txt文件 - 根据要求生成.wav 声音 - 创建二维码 - 图像转为ASCII - 生成GIF图片 - 国际象棋模拟器

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ChatGPT的Code Interpreter插件示例。交互还是用自然语言,实现了真正的动嘴写程序了。 它创造了一个可以运行 Python 解释器的沙盒(包含一些Python的基本库),能处理文件上传和下载,整个虚拟空间在会话期有效。常见的用法是用它来处理数学问题、可视化和文件格式转换。 网上有前期体验用户用它来处理声音、剪辑视频、人脸识别、创建机器学习等高级功能。

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尝试用ChatGPT和plugins来完成开发一个产品的所有过程。 (只是demo,实际并不是这么用的) 在这里我使用了3个插件: 1. WebPilot:用于上网搜索信息 2. Diagram It:用于画流程图等 3. Kraftful:用于给出设计和开发产品的建议 我做了两个尝试: 1⃣提示工程的方式 写一个相对详细的prompt,指导GPT应该做什么,以及做事情的先后。(图片见评论) 2⃣GPT鼓励师(或pua)的方式 只写目标,没有过多的要求,在过程中鼓励或pua它。(图1-9,以及评论区) 使用1⃣提示工程的方式,在一开始觉得输出的质量不是很满意,于是没有深入尝试,只和它沟通了几回合。 相反,只作为2⃣GPT鼓励师,不给它设限,它的输出效果反而更好了,于是我在这种情况下进行了更多的尝试。 当然,使用1⃣提示工程的方式,它的回答的内容会更接近我prompt中要求的,但是我的prompt写得不是很详细或专业,限制住了它的手脚,就相当于我的prompt给它降智了。 这也是我认为,当你在某方面不如GPT-4的时候(不是指实际不如,而是指你的prompt包含的信息中体现不出来你的专业),你不要写太长的prompt来把它拉到和你一样的水平。 正如乔布斯说的:「不要雇用聪明人,然后告诉他们去做什么;而是要让他们告诉我们,应该做什么」。 我在自己编写代码的过程中,对于那些有最佳实践的技术方案,GPT-4做得比我好多了,我会把GPT-4当成一个聪明的人(当然在没有现成方案的时候,或需要更多定制的时候,GPT-4的表现就会变差了。) 使用2⃣GPT鼓励师的方式,可以看到输出的质量明显变得更加专业了,但是因为少了prompt的约束,它在一开始都只是在纸上谈兵,并没有真正把事情做完(不过纸上谈兵的部分还是指的学习的)。 后面,在我的pua下,它才去真正把事情做了,但由于我没有足够的指令,它做的事情也挺敷衍的。甚至说它不会写代码:「由于我无法直接编写代码,我将提供一些伪代码来描述产品的主要功能」。 虽然在这个方式下,得到的效果也不是很满意,但是我在这里做作为一个只有零星半点知识的小白,这种prompt不需要有什么专业知识,从这个点看GPT-4拥有巨大的潜力,一个小白借助GPT-4是能做很多事情的。

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