继ChatGPT、GPT-4引爆言语大模型之后，近来发布的代码解说器（Code Interpreter）又将这一范畴推向了高潮。

代码解说器是ChatGPT插件更新的一部分，可以读取上传的文件，履行代码，生成图表，进行统计分析等功用。在7月6日至8日，代码解说器已推向约200万的ChatGPT Plus用户。

OpenAI科学家Andrej Karpathy以为，代码解说器可谓个人数据分析师。不过，社区还需求一段时刻来充沛开掘其潜能。

鉴于代码解说器的强壮才能，本文作者Swyx将其视为GPT-4.5，并对其进行了深化分析。此外，本文后半部分由Latent Space主办人Swyx和Alessio Fanelli，以及Simon Willison（开源Web结构Django一起发起人）、Alex Volkov、Shyamal Anandkat（OpenAI商场负责人）等AI技术专家就该热点进行了探讨，并共享了运用体会与中心见地。

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来历 | Latent Space

OneFlow编译

翻译 | 宛子琳、杨婷、贾川

Windows 3.0一跃晋级为Windows 95，以便推广他们（现在已成为标志）的新体系。微软Excel从5晋级至7，为了与Microsoft Office 其他运用保持一致，Mac OS和Windows则越过版别号9 ，以此招引X世代群体，React从0.14直接跃升至v15，相反，Kubernetes和Go则展现出体系开发者们据守原则的特性，不打破任何既定进程，版别号的自然晋级都有心无力。

咱们应当怎么对根底模型进行版别管理？关于研讨人员来说，这或许是一个相对生疏的概念，他们或许会随意练习400个不为人知的言语大模型（LLM）来证明某一观点，但跟着AI工程师们在这些根底模型上构建产品和业务，版别管理的重要性日积月累。

在生成式人工智能的时刻短历史中，已呈现一些值得重视的事例研讨。尽管从GPT1→2→3的演进，每次都呈现了显着前进，Midjourney 4→5的晋级诞生了“Balenciaga Pope（注：由Midjourney生成的一张教皇弗朗西斯穿着巴黎世家河豚外套的逼真照片）”，但其他如Stable Diffusion 1→2的晋级则更具争议性。次版别号的晋级应该不存在争议 ，它或许意味着从相同的checkpoint开端，进行更多的练习，就像SD从v1.3→1.4→1.5那样。

这就引出了今日的论题，即以带“.5”的GPT版别作为结构设定。

你或许还记得，跟着GPT-3.5与ChatGPT一起发布，尔后将text-davinci-003和code-davinci-002也纳入其规模。这样完结了两个目标：

1.提高人们对GPT-3.5模型明显优于GPT-3（2020年版别）模型的认知，原因在于：

1）增加了代码功用；

2）进行了指令精调；

3）采用了RLHF/PPO优化算法。

2.预示着新的对话范式是通用人工智能（AGI）的未来方向。

我对代码解说器模型的评论将围绕以下两点：

1.提高人们对GPT-4晋级的明显程度的认知。

2.指出这一新范式是通用人工智能的展开方向。

依据以上两点，我得出结论：代码解说器应被视为GPT-4.5，假如将来有一天发布了相关API，我乐意打赌，它也会被追溯性地赋予该称号。

接下来对之前关于ChatGPT、GPT-4和Auto-GPT的讨论进行回忆。

1

代码解说器履行摘要

代码解说器是一个“试验性的ChatGPT模型”，可将Python代码写入Jupyter Notebook，并在沙盒（sandbox）环境中履行。该模型具有以下特色：

1.与其他用户和互联网阻隔的防火墙保护；

2.支撑高达100MB的上传/下载功用（包含整个Git存储库的.csv、.xls、.png、.jpeg、.mov、.mp3、.epub、.pdf、.zip等文件类型）；

3. 预装有超330个库，如Pandas（数据分析）、matplotlib、seaborn、folium（图表和地图）、pytesseract（OCR）、Pillow（图像处理）、Pymovie（FFmpeg）、Scikit-Learn、PyTorch以及TensorFlow（机器学习）。依据（2），你还可以上传额定的依靠项，如GGML。

代码解说器是ChatGPT插件更新的一部分，于3月23日发布，Andrew Mayne和Greg Brockman对其进行了令人瞩目的演示。Alpha测验用户在4月、5月和6月取得了运用权限。终究，在7月6日至8日，代码解说器作为一项可选Beta功用，向约200万的ChatGPT Plus用户正式发布。

由于这些功用可在代码中灵敏地无限组合，很难列举其悉数的才能，但经过示例学习会十分有用（例如p5.js游戏创立、表情包制作、创立交互式仪表板、数据预处理、编写复杂的AST操作代码、大规划人脸检测等），并浏览相关库列表:

这是一个由Ethan Mollick生成的示例，他自身并不了解Python，但十分拿手运用代码解说器。Ethan还将他的经历总结成一个很长的体系提示，用于设置功用优秀的代码解说器默许选项。可检查其他示例和相关内容。

值得注意的是，代码解说器实际上引入了两个新功用，不仅仅一个沙盒和一个模型：

• 7月曾经的大部分Alpha测验侧重于Python沙盒以及可在其间履行的操作，只简要提及了模型的自主编码才能。
• 然而，正式发布后，重点转移到经过代码解说器供给的模型质量上，依据零星的记载，这个模型好像比当时的GPT-4更超卓（在编写代码、自主履行多个进程、决议是否继续履行以及要求用户在一组选项中进行挑选等方面）。

这一模型的自主性有必要眼见为实。以下是彻底没有人类干涉进行的编码和调试示例：

在三月份的演示后，许多测验仿照代码解说器的模型大多失利了。就像之前的ChatGPT相同，代码解说器之所以看似是一个重大前进，是由于它将模型与模态相结合。

代码解说器限制性：超出硬件体系标准

• 环境会常常重置代码履行状况，导致已上传的文件丢掉，且从失利中恢复的才能有限。
• OCR（光学字符识别）才能远不及GPT-4 版别[16]。
• 会拒绝履行本可以做到的使命，你有必要坚持让它履行。
• 无法在代码中调用GPT-3/4，它无法拜访网络，所以无法完结像数据增强等使命，它企图经过编写代码来处理问题。

但总体而言，代码解说器给人们留下了深刻印象：

“代码解说器Beta版十分强壮。它可谓你的个人数据分析师：可以读取上传的文件、履行代码、生成图表、进行统计分析等。我估计社区需求一段时刻来充沛开掘其潜能。”——Karpathy

“假如这不是一个改动国际，影响GDP的产品，我不确认还会有什么可以做到。每个人都可以用20美元/月的价格雇佣一个‘脚本小子’为自己效能。”——roon

“我开端测验代码解说器，它完结了我未来两年内的一切规划。”——Simon Willison

2

推理：下一个重要前沿

假如GPT-4仅仅“8个2200亿专家”的简略组合，OpenAI是否“缺少新意”。抛开不谈 Routed Language Model和Switch Transformer 这样万亿参数级模型取得的实质性发展，代码解说器标明，只要不将前进的界说限制于朴实的LLM推理才能，就仍有提高的空间，OpenAI 对此现已处于领先地位。

2017年，Noam Brown（现为OpenAI研讨科学家）构建了一个名为 Libratus的AI，它在12万局无约束德州扑克对决中打败了四名顶尖专业选手。从中咱们可以得出什么重要结论？

“一般神经网络的呼应时刻为约100毫秒……咱们发现，只需增加一些搜索功用，就适当于使预先核算的战略扩展1000倍。这一发现逾越了之前一切的相关研讨成果。”（链接：
youtu.be/2oHH4aClJQs…

事后看来，成果清楚明了：

• 在实际生活中，当人类在面临较难的问题时，比较简略的问题会花费更多时刻考虑。但GPT-3在答复“球是圆的吗？”和“P = NP 吗？”两个问题时，所花费的时刻几乎相同。假如咱们让它花费一年的时刻呢？
• 咱们现已看到Kojima等人的“让咱们一步步考虑（Let’s Think Step By Step）”办法怎么大幅提高了LLM的功用，主要是经过答应LLM在上下文中外化其思想进程，但也需求花费更多推理时刻。Beam和思想树（Tree of Thought）类型的搜索能更有用地运用推理时刻。
• 人工智能的每一次巨大腾跃都来自于某种办法的扩展。Transformer解锁了并行预练习核算。掩码言语建模使咱们可以自在运用很多未标记数据。规划定律（Scaling Laws）为咱们供给了扩展模型规划的导游。明显，推理时刻核算/“实时搜索”是下一个前沿，使咱们“只需投入时刻”。

在2019年，Noam Brown运用这一洞见用Pluribus模型处理了6人德州扑克问题。在2022年，他再次运用这一想法，用Cicero模型在战略游戏“Diplomacy“中到达人类水平的AI（运用了AlphaGo和AlphaZero的搜索算法）。上个月，他仍在考虑这一问题：

两周后，他加入了OpenAI。

3

代码生成、沙盒和智能体云（Agent Cloud）

我一向着重LLM具有编程才能这一实际的特别地位，这是AI工程师兴起的重要动力。不仅仅是简略的“Copilot对开发人员用处很大，但对其别人没什么用”——具有编程才能的LLM关于不懂编程的人来说一般也很有用，由于LLM是对代码的完美笼统。

我所知道的最早关于“代码中心（Code Core）”的试验来自Riley Goodside，他在上一年进行了“你是GPT-3，你不会做数学”的试验。

这激发了Replit的Amjad Masad和Lexica的Sharif Shameem等人对其进行完结。

这是第一个迹象，标明修正LLM的缺陷（如做数学核算、与外部环境交互、可解说性、速度/成本等方面）的最佳办法是运用其编写代码的才能，完结逾越LLM范畴的使命。

NVIDIA的Voyager为这一思路供给了合乎逻辑的路线图：

或许是2023年AI智能体范畴最重要的图表

从Voyager中进行泛化存在一个显着的问题：实际国际远比Minecraft环境愈加随机，而且文档记载远不如Minecraft完善，反应循环时刻也更长。当时Minion AI、Multion和AutoGPT等智能体的完结都在你的实时浏览器/桌面上运转，这使得潜在的错觉和过错变成灾难，适当于一辆双手彻底不能离开方向盘的自动驾驶汽车。

假如你支撑“Code Core”，就会了解这一问题的展开走向。自Ada Lovelace开端为还不存在的巴贝奇差分机上进行编程，开发人员一向在对分支进行测验。你可以经过增加语义层来改善代码生成，就像Seek AI的Sarah Nagy所做的那样。但终究，要知道代码是否运转并按预期作业的仅有办法是像Guardrails的Shreya Rajpal那样为其创立一个沙盒，并像Codium AI的Itamar Friedman那样生成测验。

大部分的代码生成/沙盒操作可以在本地完结且应该在本地完结，但跟着本地主机服务挨近终结，越来越多的智能体构建者和用户意识到，为构建和运转LLM推理进程中的代码部分需求云根底设施，相应就会预测到智能体云（Agent Cloud）的兴起，以满足这一需求。实际上，这是一种新式的Serverless根底设施需求，向非人类操作者供给必要的反应。自然地，会涌现出很多候选者参加这一新兴的智能体云子行业：

• Replit的Amjad现已公开讨论过（twitter.com/amasad/stat… ）。
• E2B的Vasek具有一个开源的Firecracker微虚拟机完结。
• Codesandbox的Ives也有一个。
• Fly的Kurt在五月份推出了Fly Machines。

你会注意到，一切这些完结都用到了Firecracker，亚马逊在2018年开源的代替QEMU的微虚拟机技术（microVM，亚马逊一般不会开源软件，对它来说这是一项不错的成就）。然而，与此形成比照的办法或许来自Deno（JavaScript范畴）和Modal（Python范畴），它们的自动配置运转时为智能体开发者与根底设施供给商供给了更轻量的协议，但代价是大大降低了可了解度。

当然，OpenAI有必要构建自己的智能体云，以便在一个周末内为200万客户供给代码解说器的保管和规划化服务。多年来，他们一向在作业中运用这项技术，而其别人现在才意识到其重要性。​​​​

4

通向GPT-5的道路：代码增强推理

将一切内容综合起来，咱们可以比照代码解说器与之前的办法：

你可以考虑由什么发展导致了GPT的主要版别和次要版别的晋级，依据代码解说器开释的才能，就能了解我为何将其视为“GPT-4.5”。

在后文的播客对话中，GPT-4忠诚的支撑者们坚称GPT-4的基准模型质量现已下降（Logan现已声明所供给的模型没有改动），他们也宣称代码解说器的输出，在没有编写代码的状况下，与原始的GPT-4被“削弱”之前具有平等的功用。

假设这一状况属实（假如没有清晰的代码解说器API经过lm-eval-harness来验证，很难证伪），那么代码解说器为编写代码所做的额定微调或许也提高了全体输出质量（这是咱们从相关研讨、Replit以及GPT-3.5的根底模型code-davinci-002得出的结论）。这使得代码解说器的根底模型，在没有沙盒的状况下，单论模型质量，实际上成为了“GPT-4.5”。

未能归类的笔记

• OpenAI的领先地位：Sundar Pichai在6月份宣告谷歌Bard的“隐式代码履行”功用，并完结了简略且无需依靠Python的功用。风趣的是，一个月后，我再次运转与谷歌宣传中同样的提示，却失利了。与此一起，OpenAI正推出一个全新的LLM编码范式。OpenAI的领先地位简直令人难以置信。
• OpenAI作为云发行版：我对多个“第二层云（又称云发行版）”了如指掌，不禁注意到OpenAI现在已形成了云发行版的形态。在不久的将来，它是否会依据核算时刻、存储容量进行收费，引入IAM战略，并填充云服务的其余组件？多久后OpenAI会去掉公司称号中的“Open”，并成为朴实的AI云渠道？

（就代码解说器，Latent Space主办人Swyx和Alessio Fanelli，以及Simon Willison、Alex Volkov、Shyamal Anandkat（OpenAI商场负责人）等AI技术专家进行了深化探讨，以下内容为对话节选。）

5

代码解说器的亮点

Alex Volkov：假如你是ChatGPT的付费用户，现在可以运用代码解说器。它的亮点之一是，代码解说器可以接收用户上传的文件；第二个亮点是，它可以在安全的环境中运转代码；第三个亮点是，代码解说器支撑文件下载，也是ChatGPT的全新功用。

Simon Willison： 我基本每天都会运用，毫不夸大地说，这是现在最令人兴奋的AI东西，由于它供给了许多功用，甚至带插件的ChatGPT都无可比拟。假如你是一名经历丰富的开发者，那更是如虎添翼；假如不是，成果证明也同样可以用它达成惊人的成就。

就在几周前，咱们对代码解说器还相对生疏；现在，我想咱们都了解到它的强壮之处了。它能像ChatGPT那样编写代码，尽管ChatGPT很久曾经就可以完结该功用，但代码解说器还能运转代码并显现成果。最风趣的是，它可以重复运转该代码，发现过错并提示修正：“我可以修正它，再试一次。”经过编写代码，捕捉过错，经过考虑，再次编写代码这一办法，它由此测验了四五次才取得正确的处理方案。

一起，调查它不断测验各类使命也十分风趣。除了运转代码，它还支撑上传文件和下载文件，支撑上传的文件数量也很惊人。除了对CSV这样的简略文件进行分析，它还可以处理Python标准库的任何文件，包含SQLite。

实际上，你现在具有了一个多功用东西，可以处理各类不同格局的文件。 真实风趣的是，假如代码解说器知道某个文件格局的布局，即便没有相应的库，也可以对该文件格局进行处理。

你可以告知它：“我正在上传该文件”，它或许会答复：“我没有这一文件类型对应的库。”然后你回复：“好的，请读取二进制字节，依据你对这一文件格局的了解，解说该文件。”之后它就会履行这一操作。这个功用十分风趣，富有发明性，可以测验运用。

Alex Volkov：我注意到，有时它并不了解自己的才能，但可以鼓舞代码解说器去测验。

Simon Willison： 没错，你可以鼓舞它，“你可以做到的。”它会说，“好的，让我试试。”然后就会成功。基本上可以把它看作是一位编程实习生，有时十分聪明，才能出众，一起又十分愚笨，不了解自己的才能。但与人类实习生比较，它最大的优势在于永远不会感到懊丧并放弃。它的处理速度很快，可以让它马上抛开之前的作业并开端新的使命，它会持续不断地进行处理。

代码解说器与ChatGPT的差异在于，你可以让前者编写代码，并进行测验以保证其正常运转，然后进行迭代以修正bug。之前手动编写某些功用会十分繁琐，运用代码解说器可以协助我简化这一进程。

有一些使命或许比较庸俗，包含需求逐渐处理的边际事例，所以我直接交给代码解说器。它会运转代码，发现过错，测验修正，再接着运转其他部分，使我可以更快地找出问题并进行调试。

对人工而言，这一进程一般需求花费一小时，但代码解说器只需几分钟就能完结。这种办法的效果很棒，当你运用普通的ChatGPT写代码时，很有或许会发明一些不存在的API，会发生错觉，犯一些愚笨的过错。而代码解说器在生成代码时或许会出错，但在为你输出终究成果之前，它会自动修正这些过错。

Daniel Wilson： 因而，这便是为何我将其称为国际上最先进的智能体，这一点不容忽视。

6

代码解说器+插件

Daniel Wilson：Shyamal Anka是OpenAI的商场负责人，对代码解说器的商业用例十分感兴趣。他想知道结合代码解说器和插件的问题有什么价值，可以从中取得什么。

Surya Danturi： 在自己的插件中调用其他插件是一个值得探索的范畴，但会触及安全相关问题。首要，咱们有必要先装置插件，假如在代码解说器内部，可以有一个作为自己小型向量数据库的插件，这将是一件很棒的事。

假如咱们可以让代码解说器与插件进行交互，并调用外部API，就可以在代码解说器内部增加任何外部 API。然后使代码解说器与插件对话，让插件完结某些使命，将外部API增加到代码解说器内部。

现在 OpenAI还无法做到这一点，这触及安全问题。

Alex Volkov： 我觉得这很不错，现在在 ChatGPT中运用插件时，由于OpenAI 约束了网络拜访，插件只能经过API拜访外部服务。假如将这一插件功用与代码解说器相结合，OpenAI就有或许操控外部拜访规模，约束API的运用规模，即只能运用经批准的插件，这将是一项了不起的发展。

Simon Willison： 插件在注入提示方面的确有内涵安全隐患。我以为，OpenAI 约束代码解说器拜访这些功用是为了防止模型被欺骗去运转Python代码，并拜访私人数据，然后导致数据泄露。

7

代码解说器的限制

Daniel Wilson：作为开发者，咱们知道怎么运用这些现有的库。不过，咱们或许应该讨论代码解说器的限制性：首要它没有网络拜访功用，其次你只能上传最多一百兆字节的文件。

Simon Willison： 之前它可以运转子进程，因而可以调用其他程序，但现在好像现已禁用了一些功用。

我最大的打破是，设法让代码解说器支撑其他编程言语，如Deno运用单一的二进制文件。然后我上传了二进制文件，并告知它，“现在有了Deno，你可以运转JavaScript了。”代码解说器的确顺利运转了Deno。但现在OpenAI或许约束了这一功用，真是惋惜，由于在某个瞬间，我曾在代码解说器上运转并履行了JavaScript。

我还上传了一个Lua解说器，代码解说器就开端运转和履行Lua，真是太酷了。不过，我想他们现在也不再支撑这一功用了。

Alex Volkov： 有时代码解说器会断开衔接，顶部显现橙色通知，这种状况下，之前生成的下载链接将失效。

Simon Willison： 尽管有备份保存了对话记载，但之前上传的一切数据都丢掉了。这种状况的确令人懊丧，但至少你可以简略在新会话中从头履行之前的一切操作，由于你有关于上一次对话的具体记载。

Alex Volkov： 是的，上传压缩文件后请求解压并履行一些操作，但不知何时，代码解说器居然丢掉了那些文件。我不确认是怎么丢掉的，但需求注意的是，有时它会堕入循环中。代码解说器不知道文件是否存在，或许在代码方面是否犯了过错，因而，它会测验以不同的代码办法从库中提取。所以假如你堕入循环，请及时刻断，然后开启一个新的会话再从头开端。

swyx： 在某些状况下，存在约束实际上是一件功德。例如，当我输入一个大型数据表时，让它进行探索性数据分析，也便是给我一些风趣的统计数据。但实际上，由于花费的时刻太长，它自动间断了操作，并生成一段更短的代码，处理数据会集的一部分，这样的体现出乎意料。所以，有时你期望它超时，这也适当于用户体会的改善。但在其他一些状况下，明显你期望它能完整履行。因而，咱们或许需求让它供给不同的履行形式，有时这种自动间断或超时的形式或许并不受欢迎。

Daniel Wilson： 我想谈谈另一个约束。我测验用它来进行数据增强，比方我有一个超级英豪称号的列表，想经过增加模型已知的其他信息来增强这个列表，我知道模型现已具有这些相关的常识，但问题在于模型倾向于生成代码，而不是用其已有的国际常识来填充表格的空白。而且由于没有网络拜访权限，代码解说器无法调用自身。

我期望它可以将供给的文本嵌入其间，但它无法完结。所以我调查到它在某些方面存在一些约束，假如你之前运用的是惯例的GPT-4，切换到代码解说器或许会在以上这些方面的才能发生倒退。

Simon Willison： 这真的很风趣。我承认还从未试过用它来做数据增强，由于我进行相似作业时一般直接在惯例的GPT-4中处理，比方输出一个Python字典，为每位超级英豪供给称号和简介等内容。然后我可以将它复制并粘贴回去。实际上不是复制粘贴，你要将那个JSON文件上传到代码解说器，由于上传文件不会占用词元，但复制粘贴代码会。

swyx： 彻底正确。这也是一个很有意思的观点，什么时候咱们运用文件上传，什么时候运用代码解说器，什么时候运用原始的GPT-4更适合。

8

非编程式的代码解说器 = GPT-4.5?

Gabriel： 我一向在运用代码解说器来履行惯例的ChatGPT操作，所以没有触及到编写代码，由于这个模型比现在默许的模型更强壮。ChatGPT和GPT-4在曩昔一两个月内功用变得更差，我不确认这是否在该范畴引起了争议，但我的确调查到这一点。

代码解说器模型感觉就像原始的 ChatGPT 模型，而且在履行答复问题、写文章等使命时，体现十分超卓。我猜测，尽管现在代码解说器的功用很好，但这种状况或许不会持续太久，由于一旦该技术稳定下来，OpenAI肯定会进行功用改善，到那时，一切或许就会变得不再那么顺利。

Simon Willison: 我对这一说法持怀疑态度。我以为，关于模型功用变差的观点或许很难进行量化丈量，咱们可以很简略取得某件事的个人经历（anecdotal evidence），但很难彻底确认发生了什么状况。

Gabriel： 我之前在 ChatGPT-4 上运转了一些提示，并将其与今日默许模型的成果进行了比较。明显现在的成果更糟糕。

Simon Willison： 这些都是个人经历，但假如你能公布真实具体的比照数据，或许会有所协助，由于模型的输出有必定的不确认性，所以你可以多次运转同一个提示，其间两次或许体现不好，而另外三次或许体现杰出。因而，即便你有几个月前的比照数据，也很难确认你第一次运转时是否仅仅运气好得到了好成果。

Gabriel： 我先用相同的提示在四月份的模型上运转，然后在现在的默许模型上运转，经过比照发现现在的模型要糟糕得多。可是，我现在用相同的提示在代码解说器中进行了测验，成果仅仅生成了很多文本，没有触及代码，而且成果与四月份的模型相似。

Simon Willison: 你运用的是长下文窗口为8000个词元的GPT-4模型吗？

Gabriel： 我进行了测验，发现代码解说器的上下文窗口为8K，与插件模型和ChatGPT-3相同。我运用OpenAI的词元生成器来丈量文本的词元数量，并测验了一些不同的长度，终究发现在挨近8K的时候会呈现问题。当文本长度超越8K时，代码解说器会提示太多，无法得到答案。因而，插件模型、代码解说器和ChatGPT3.5的上下文窗口都是8K，而ChatGPT-4的默许上下文窗口是4K。

9

未来的用户需求

Host： GPT-4的视觉功用，咱们都等待已久。尽管OpenAI宣告GPT-4会很快推出视觉功用，但并未泄漏切当时刻。后来有风闻称，OpenAI的规划图显现视觉功用或许在明年推出。咱们也知道Bing现已开端在Bing Chat中运用了一些视觉实例，但并未像咱们现在具有的可用插件生态体系那样。而且它们并没有供给API，但这是作为开发者所期望的。

Simon Willison： 我有一个十分简略的需求。假如代码解说器是依据一个精调的模型来运转的，那么我想经过API来直接运用这个模型，可是让咱们有自己的函数来对代码进行评价，这样就可以构建个人理想中的代码解说器版别，具有个人想要的一切功用，这对OpenAI没有任何损害，他们可以按运用模型计费。但咱们就可以在自己的Kubernetes容器中自在发挥，进行网络拜访等。

Host： Simon刚才谈到代码解说器是一个经过微调的模型。由于在他们发布函数模型之前，我也正在开发，所以我做了些研讨，成果发现：新的函数模型对代码解说器的使命了解程度更高，因而，我以为他们对其进行了微调。

Kyle: 我想将多模态功用结合在一起。当你在代码解说器中运用模型时，有时在绘图时会发生错觉。

Audience： OpenAI应该认真考虑让 ChatGPT供给交际功用，答应一切人与运用相似意图提示模型的人进行协作。换句话说，让体会变得交际化。现在咱们每个人都在自己的个体容器中进行操作，无论是字面还是比喻上，所以，ChatGPT 的交际版将会是一次“量子腾跃”，等待在这些交际体会中与咱们一起参加。

Host： OpenAI注意到了“SharedGPT”现象，即许多人经过共享他们的会话内容来共享他们与GPT的交互，然后推动了社区的沟通与合作。现在好像有一种办法可以在必定程度上共享会话，但不确认是否适用于代码解说器。

Simon Willison： 可以的，仅仅图表不会显现。所以在图表输出的地方会显现空白。

R5： 重点不仅是共享，还包含可以找到志同道合的分析师和提示者（prompters），以建立联络。由于现在只要模型和 OpenAI 知道咱们的提示内容，除非咱们共享，不然别人是不知道的，而且第三方插件无法添补这个缝隙。

Simon Willison： Midjourney之所以是最好的图像提示东西，便是由于人们有必要公开运用，彼此之间相互学习。

Lantos： 我期望OpenAI能发布一个 Docker 东西，让用户可以在自己的核算机上运转，直接将GPT 模型衔接到其间，然后在本地进行代码评价。我觉得这个项目或许会很快完结，甚至可以由 OpenAI的实习生展开。

Gabriel： 我以为，代码解说器的最佳用例是商业分析师。商业分析师需求深化了解业务、用户和商场，但只需求基本的数据分析技能。关于初入公司的初级商业分析师来说，需求花费一两年的时刻来真实了解业务和与之相关的一切内容；而高管则现已对业务有了深化了解，仅仅在数据分析方面或许还需求一些协助。所以代码解说器在该范畴有着巨大潜力。

为了充沛发挥代码解说器对商业分析师的潜力，OpenAI需求供给更好地办法来将数据输入给模型，而不仅仅是上传文件。我觉得可以供给API密钥，让模型直接查询和分析数据。

Simon Willison： 我现已用我的数据集软件构建了一个插件版别，插件的确为咱们供给了一种做这件事的办法。假如可以上传高达100兆字节的文件，那么关于大多数业务问题，你都可以将数据压缩至100兆字节以下（比方经过查询数据仓库、提取曩昔30天日志文件的重要信息，并将其存储为100兆字节以下的SQLite文件或CSV文件），然后将其上传到代码解说器，再进行终究分析。所以假如你乐意花时间将数据提取成100兆字节的数据块，那么你可以在现有东西的加持下走得适当远。

Gabriel： 是的。代码解说器在某种程度上很有用，但无法彻底处理问题，由于终究是你在决议上传哪些数据。但在处理问题时，一开端你并不知道实际上需求哪些数据，这是一个试错的进程，企图找出需求哪些列、哪些行、哪个表中的数据。假如我有必要在开端处理问题之前弄清楚一切这些，那么我就现已限制在了特定内容，而无法跟随数据走向。

Kyle： 经过给出不同的代码风格要求，比方想让代码解说器像数据工程师或统计学家相同写代码，你可以得到不同风格的代码输出。这种办法可以让你获取不同“人物”的代码解说。更风趣的是，你还可以让它进行ETL（数据提取、转换和加载）作业或许履行EED（数据工程设计）使命，这样就好像在与不同的“人物”进行交互。

Swyx： OpenAI正在开发视觉模型，而且现已在Alpha阶段进行测验；此外，OpenAI 还在研讨微调功用，逐渐弃用一些旧模型或功用，方案推出新的Instruct模型。那么OpenAI在完结了上述项目后，接下来会有什么展开方向？我觉得或许是GPT-5。现在GPT-4或许是OpenAI在第四阶段的终究产品，就像漫威电影宇宙的第四阶段相同成功。我期望在第四阶段中可以完结微调功用，就像《蜘蛛侠：英豪无归》相同，是这个阶段的高潮和收尾，然后在第五阶段带来全新创新。

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