🔴 Nuevo ChatGPT Code Interpreter: ES MUY POTENTE!
TLDREl intérprete de código de ChatGPT es una funcionalidad esperada que permite ejecutar y corregir código Python directamente en la plataforma. Este video muestra cómo habilitar y utilizar esta herramienta, destacando su potencia y facilidad para superar errores de programación y procesar datos. La demostración incluye generación y resolución de laberintos, análisis exploratorio de datos y manipulación de archivos PDF y de audio. Aunque la herramienta tiene limitaciones como la falta de acceso a internet, promete transformar la programación y el análisis de datos, facilitando el trabajo técnico y creativo.
Takeaways
- 🔴 El 'Code Interpreter' es una nueva funcionalidad muy potente añadida a Chat GPT Premium que permite ejecutar códigos directamente en la plataforma.
- 🛑 La función 'Browsing' fue eliminada debido a problemas legales relacionados con el acceso a contenido premium de sitios web.
- 💡 El 'Code Interpreter' está disponible para los usuarios Premium a través de configuraciones en 'Características Beta' y permite la ejecución de código Python de manera segura en un entorno aislado.
- 📁 Se puede cargar y trabajar con archivos en el 'Code Interpreter', lo que abre nuevas posibilidades para la interacción con Chat GPT.
- 🚀 El 'Code Interpreter' representa un gran avance en la interacción con la tecnología y tiene el potencial de mejorar significativamente la experiencia del usuario.
- 🔒 Existen limitaciones técnicas, como la falta de conexión a internet, que impiden la descarga de bibliotecas y el uso de ciertos recursos externos.
- 🔍 Se puede realizar un análisis exploratorio de datos y generar visualizaciones para obtener insights, aunque la cantidad de datos y el procesamiento pueden ser limitados.
- 🎞️ En el script se muestra cómo se pueden aplicar transformaciones a imágenes y crear videos de muestra.
- 📈 Se menciona la posibilidad de realizar análisis de sentimiento en datos de tweets y de visualizar la distribución de emociones y sentimientos a lo largo del tiempo.
- 🎧 Se explora la creación de código para eliminar silencios en archivos de audio y visualizar los resultados.
- 🤖 El 'Code Interpreter' demuestra ser capaz de mantener un estado interno, lo que permite la ejecución continua y el acceso a variables y ejecuciones previas.
Q & A
¿Qué es el 'Code Interpreter' y cómo es que ha cambiado la forma en que se interactúa con él en Chat GPT?
-El 'Code Interpreter' es una funcionalidad en Chat GPT que permite ejecutar código directamente en la plataforma. Ha cambiado al no estar más como un plugin accesible desde el navegador, sino que ahora es necesario habilitarlo en la configuración de características beta para poder usarlo.
¿Por qué se eliminó la funcionalidad del plugin de 'browsing' en Chat GPT?
-La funcionalidad del plugin de 'browsing' fue eliminada debido a problemas legales relacionados con la capacidad de acceder y posiblemente规避 pagos en páginas web que requieren un pago para acceder a cierto contenido.
¿Cómo se puede acceder al 'Code Interpreter' en Chat GPT después de los cambios?
-Para acceder al 'Code Interpreter', los usuarios deben ir a 'Settings', luego a 'Características Beta' y activar la opción 'Code Interpreter'. Una vez habilitado, el intérprete aparecerá en la sección del menú correspondiente.
¿Qué ventajas aporta el 'Code Interpreter' en comparación con las capacidades previas de GPT-4 en cuanto a la programación?
-El 'Code Interpreter' es una versión mejorada de GPT-4 que no solo puede generar código, sino que también puede ejecutarlo en una máquina virtual temporal. Esto permite a los usuarios ver directamente los resultados de la ejecución o los errores y corregirlos en tiempo real, lo que elimina muchas de las fricciones previamente presentes en la interacción con Chat GPT.
¿Qué sucede si el código ejecutado en el 'Code Interpreter' falla?
-Si el código falla, el 'Code Interpreter' intentará recuperarse del error, mostrando los resultados y, en caso de errores, proporcionará información para ayudar a solucionarlos, similar al proceso de depuración que se hace manualmente en un intérprete de código.
¿Qué cambios se han implementado en el 'Code Interpreter' para mejorar la experiencia del usuario con archivos?
-El 'Code Interpreter' ahora permite subir archivos directamente a través de un botón en la interfaz, lo que permite a los usuarios trabajar con datos específicos o ejecutar programas que requieran archivos para su funcionamiento.
¿Cómo es que el 'Code Interpreter' maneja la lectura y extracción de texto de archivos PDF?
-El 'Code Interpreter' intenta extraer texto de archivos PDF, pero si el archivo está cifrado o protegido de alguna manera, el sistema no podrá extraer el texto y notificará al usuario sobre la imposibilidad de hacerlo.
¿Qué desafíos presenta el 'Code Interpreter' al no tener conexión a internet?
-La falta de conexión a internet limita la capacidad del 'Code Interpreter' para descargar o utilizar librerías no incluidas en el entorno de ejecución. Esto puede causar problemas cuando se intenta ejecutar código que dependa de librerías específicas o actualizaciones en tiempo real.
¿Cómo el 'Code Interpreter' ayuda en la generación de visualizaciones y animaciones a partir de código?
-El 'Code Interpreter' ejecuta el código proporcionado por el usuario, incluidas las librerías para generar visualizaciones y animaciones, y luego muestra los resultados directamente en la plataforma, permitiendo a los usuarios ver y descargar los archivos generados.
¿Qué tipo de análisis de datos puede realizar el 'Code Interpreter' con archivos CSV?
-El 'Code Interpreter' puede realizar un análisis exploratorio de datos, identificando métricas como el número de vistas, tiempo de visualización, ingresos estimados, y correlaciones entre diferentes variables, proporcionando结论es e insights basados en los datos proporcionados.
¿Cómo el 'Code Interpreter' maneja la interacción con el usuario cuando se realiza un análisis de sentimiento de tweets?
-El 'Code Interpreter' realiza un análisis exploratorio de los tweets, identificando la distribución de sentimientos y emociones, y luego puede generar visualizaciones para explorar hipótesis relacionadas con la relación entre sentimientos y emociones, y su variación en el tiempo.
Outlines
😀 Introduction to the Code Interpreter Feature
The speaker introduces a new functionality called 'code interpreter' in Chat GPT, available for Premium users. It discusses the discontinuation of the plugin feature due to legal issues and presents the code interpreter as a powerful tool that can execute Python code, offering an enhanced user experience by reducing friction in code execution.
🔍 Exploring the Code Interpreter's Capabilities
The speaker explores the code interpreter's ability to run Python code and handle errors autonomously. They attempt to extract text from a PDF file, which fails due to encryption, highlighting the interpreter's limitations, such as the lack of internet connection and certain library dependencies.
🛠️ Testing the Code Interpreter with Python Scripts
The speaker tests the code interpreter by running Python scripts for generating and solving a maze, which initially fails due to library issues but eventually succeeds after correcting the code. This demonstrates the interpreter's ability to understand and fix errors without user intervention.
📊 Analyzing YouTube Data with the Code Interpreter
The speaker analyzes YouTube data using the code interpreter, extracting insights such as the most viewed video, highest earnings, and viewer engagement. They also attempt to create visual representations of the data, showcasing the tool's potential for data analysis.
🤖 Experimenting with AI-Powered Data Analysis
The speaker discusses the potential of AI in data analysis, using the code interpreter to explore correlations and trends in YouTube video performance. They highlight the tool's ability to handle large datasets and generate insights with minimal user input.
📈 Delving into Sentiment Analysis of Tweets
The speaker performs sentiment analysis on a dataset of tweets, identifying distributions of positive, negative, and neutral sentiments. They explore hypotheses about the relationship between sentiment and emotions, and request visual representations to better understand the data.
🖼️ Image Processing with AI Transformations
The speaker requests the AI to apply various image transformations like color change, grayscale conversion, and edge detection. They also ask for a video carousel showcasing the transformed images, demonstrating the AI's ability to handle multimedia tasks.
🎧 Experimenting with Audio Processing
The speaker asks the AI to create a script that removes silences from an audio file. They discuss the use of the librosa library for audio processing and the concept of energy thresholding to identify silent segments.
🔍 Deep Dive into Neural Network Visualization
The speaker inquires about visualizing neural network activations using a pre-trained model with ImageNet. They request a Python execution for a gradient technique to enhance understanding of the model's inner workings.
🎲 Creating an Interactive Word Guessing Game
The speaker suggests creating an interactive word guessing game similar to 'Wordle'. They describe the game mechanics and request the AI to implement the game, demonstrating the AI's capability to generate interactive experiences.
📚 Reading and Summarizing a Research Paper
The speaker asks the AI to read and summarize a research paper on Transformers, a model architecture in AI. They request a detailed and educational explanation of the paper's content, showcasing the AI's ability to process and convey complex information.
📊 Final Thoughts on the Code Interpreter's Potential
The speaker concludes by reflecting on the code interpreter's capabilities and potential, acknowledging its limitations but emphasizing the significant strides it represents in AI technology. They encourage the audience to stay attentive to these advancements in programming and data analysis.
Mindmap
Keywords
💡Intérprete de código
💡Chat GPT
💡Browsing
💡Máquina virtual
💡Python
💡Análisis de datos
💡Visualización de datos
💡Laberinto
💡GPT-4
💡Sandbox
Highlights
El nuevo 'Code Interpreter' de ChatGPT es muy potente y puede ejecutar código Python de manera interactiva.
La función 'Code Interpreter' está disponible para usuarios Premium y se habilita a través de la configuración de características beta.
Se discute la desaparición del plugin de 'browsing' debido a problemas legales relacionados con el acceso a contenido premium.
El 'Code Interpreter' puede ejecutar código sin necesidad de un intérprete externo, lo que mejora la experiencia de usuario.
Se muestra la capacidad del 'Code Interpreter' para corregir errores en el código de manera autónoma.
El intérprete de código también permite la carga de archivos para su uso en programas, lo que abre nuevas posibilidades.
Se intenta extraer texto de un PDF, mostrando la capacidad de(ChatGPT) para interactuar con diferentes formatos de archivo.
Se discuten las limitaciones del 'Code Interpreter', como la falta de conexión a Internet y la incapacidad para instalar bibliotecas adicionales.
Se realiza una demostración fallida de la generación de un laberinto y su resolución, destacando los desafíos técnicos.
Se intenta analizar datos de YouTube, mostrando cómo el 'Code Interpreter' puede realizar análisis de datos exploratorios.
Se discuten las conclusiones extraídas de los datos de YouTube, incluyendo la correlación entre impresiones y vistas.
Se muestra cómo el 'Code Interpreter' puede generar visualizaciones de datos a partir de conjuntos de datos grandes.
Se intenta realizar un análisis de sentimiento en tweets usando el 'Code Interpreter', destacando su capacidad para el procesamiento de lenguaje natural.
Se exploran hipótesis sobre la relación entre sentimientos y emociones en tweets, usando visualizaciones para el análisis.
Se intenta eliminar silencios de un audio usando un script generado por el 'Code Interpreter', demostrando su capacidad para el procesamiento de audio.
Se crea un juego de adivinanzas de palabras (como el Wordle) usando el 'Code Interpreter', mostrando su versatilidad en la creación de aplicaciones interactivas.
Se discuten las limitaciones de memoria del 'Code Interpreter' y cómo esto afecta la generación de animaciones y visualizaciones.
Se intenta visualizar las activaciones de neuronas usando un modelo pre-entrenado, enfrentando los límites de acceso a Internet del 'Code Interpreter'.
Se concluye que el 'Code Interpreter' es una herramienta poderosa que, a pesar de sus limitaciones, ofrece un gran potencial para el análisis de datos y la programación interactiva.