OpenAI đã bí mật phát hành ChatGPT 4.5?

[Đoàn Thúy Hà]

Được chờ đợi từ lâu, plug-in Code Interpreter cuối cùng đã được khởi chạy đầy đủ và OpenAI đã thông báo rằng phiên bản Beta của nó được mở cho tất cả người dùng trả phí của ChatGPT (ChatGPT Plus).
Là một plug-in chính thức, Code Interpreter lần đầu tiên được mở cho một số lượng rất hạn chế người dùng vào đầu năm nay. Vào thời điểm đó, khả năng mạnh mẽ của nó đã gây ra một làn sóng chú ý.
Trong vài tháng qua, đã có vô số tin đồn về sự suy giảm của cái gọi là "mức độ thông minh" của ChatGPT4.
Nhưng không có ngoại lệ, mọi người đều có ấn tượng rất tốt về Code Interpreter, và sau phiên bản beta công khai đầy đủ của Code Interpreter lần này, danh tiếng của nó càng tăng cao.
Người dùng Twitter @moritzkremb, có thông tin chứng nhận là một học viên AI, đã trực tiếp tuyên bố rằng Trình Code Interpreter là GPT 4.5 hóa trang thành trình cắm!

Trên thực tế, không ít người có quan điểm này. Tổng hợp 8 trường hợp Code Interpreter, với hơn một triệu lượt xem.
Thậm chí có người còn cho rằng, có Code Interpreter hay không chỉ đơn giản là hai mô hình! Bởi vì với ChatGPT mới của Phiên dịch mã, bạn có thể viết dàn ý cho một cuốn sách 150.000 từ! Điều này rất khác với bản ChatGPT cơ bản, vốn luôn có giới hạn ký tự.

Với tư cách là một plugin, điều kỳ diệu củaCode Interpreter là gì?

Code Interpreter là gì?​

Đúng như tên gọi, tên Code Interpreter mã dịch trực tiếp có nghĩa là trình thông dịch mã, nhưng những gì nó thực sự làm hoàn toàn ngược lại với tên - bỏ qua quy trình viết mã và nhận kết quả trực tiếp thông qua tương tác ngôn ngữ tự nhiên.
Ethan Mollick, một giáo sư tại Trường Kinh doanh Wharton, người đã sử dụng Code Interpreter trong vài tháng, đã viết một hướng dẫn giới thiệu. Ấn tượng lớn nhất của ông về Code Interpreter là thậm chí có thể bỏ qua prompt (thông tin đầu vào người dùng yêu cầu).
Tất cả các liên kết và prompt mã phức tạp có thể được bỏ qua phần lớn với sự trợ giúp của Code Interpreter. Đối với người dùng, Code Interpreter thực chất là phương tiện kết hợp giữa ngôn ngữ tự nhiên và ngôn ngữ mã, phương tiện này đã được OpenAI đào tạo và có khả năng thông minh, đồng thời do OpenAI mở giao diện upload và tải file nên Code Interpreter có thể hiểu sự phức tạp, dài dòng hơn của thông tin đầu vào.
Theo lời của người đồng sáng lập OpenAI, Andrej Karpathy, Code Interpreter là nhà phân tích dữ liệu cá nhân, bạn có thể sử dụng nó để đọc các tệp đã tải lên, thực thi mã, tạo biểu đồ, phân tích thống kê, v.v.
Ví dụ: trích xuất toàn bộ văn bản trực tiếp từ PDF, ChatGPT có thể tự hoàn thành tác vụ OCR chỉ với một câu.

Điều đó có nghĩa là, Code Interpreter có thể giải thích tất cả các loại tệp do người dùng tải lên, thậm chí cả các gói zip tệp nén hoặc toàn bộ thư viện mã! Một số người dùng đầu tiên của Code Interpreter đã chỉ ra rằng chức năng này khá tốt trong việc hiểu các điểm chính của mã và nhiều người sử dụng nó trực tiếp dưới dạng phiên bản mã của ChatPDF hoặc ChatDOC.
Ngoài khả năng đọc hiểu hoàn hảo, Code Interpreter còn có thể tạo các biểu đồ dựa trên dữ liệu. Ví dụ: nó có thể hiểu rằng nội dung của tệp là về dữ liệu nhiệt độ toàn cầu mà hầu như không có bất kỳ hướng dẫn nào và xác định thành công từng năm, sau đó vẽ biểu đồ.

Ai đó trên Twitter cũng đã đăng một ví dụ về việc hoàn thành phân tích dữ liệu cổ phiếu Tesla trong vòng 5 phút, với nhiều biểu đồ chi tiết và phong phú, tất cả được tạo ra bằng một cú nhấp chuột, nếu chuyển sang Excel thường mất hàng giờ (các nhà phân tích dữ liệu rùng mình).
Sau đây là sử dụng Code Interpreter để tạo trực tiếp 10.000 số ngẫu nhiên với phân phối chuẩn. Tất cả những gì bạn phải làm là nói với ChatGPT bằng tiếng Anh.

Một số người sẽ lập luận rằng việc tạo biểu đồ không phải là một công thức độc quyền, nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu Code Interpreter có thể nâng cấp kết quả của chính nó sau khi đọc một bài viết về cách vẽ biểu đồ?
Ethan Mollick đã đưa ra một ví dụ như vậy.

Sau khi cung cấp một bài báo về cách tạo biểu đồ phân tán tốt hơn cho ChatGPT khi bật chức năng Code Interpreter, hệ thống đã cung cấp lại phiên bản nâng cấp của biểu đồ phân tán với nhãn rõ ràng hơn.
Không chỉ vẽ nhanh hơn mà tốc độ học cũng nhanh hơn, thử hỏi bạn có sợ Code Interpreter như vậy không?
Việc thực hiện các chức năng này có nghĩa là Code Interpreter cho phép ChatGPT không chỉ hiểu sâu nội dung văn bản phức tạp mà còn chuyển đổi nội dung đó.
Điều này là phá vỡ chế độ hoạt động của toàn bộ ngành công nghiệp dữ liệu. Nhưng không chỉ dữ liệu,Code Interpreter còn có kinh nghiệm về mã. Nó không chỉ có thể hiểu mã mà còn thực thi mã.
Có rất nhiều chỗ cho trí tưởng tượng ở đây, và như Andrej Karpathy đã nhấn mạnh, cộng đồng sẽ mất một thời gian để nhận ra toàn bộ tiềm năng của Code Interpreter.

Code Interpreter sửa lỗi​

Đương nhiên, mọi người trên Twitter đã không ngừng gây rắc rối.
Ví dụ: bạn có thể trực tiếp tạo mô hình dự đoán XGBoost thông qua dữ liệu được cung cấp cho ChatGPT và bạn có thể tối ưu hóa các lần lặp lại. Tất cả những gì bạn cần làm là yêu cầu ChatGPT điều chỉnh các tham số.

Đây là một ví dụ điển hình về khả năng thực thi mã của Code Interpreter.
Ví dụ khác, Ethan Mollick đã yêu cầu Code Interpreter sao chép tệp định dạng Stata bằng Python và xuất tệp đó ở định dạng CSV. Những gì Ethan Mollick đã làm trong quá trình này là tải tệp lên, cho biết phải làm gì bằng tiếng Anh (xuất tệp dưới dạng tệp CSV.) Và phần còn lại ChatGPT "phiên bản nâng cấp" tự làm tất cả.

Ví dụ: ChatGPT có thể thực hiện một số chỉnh sửa video cơ bản và cũng có thể biến ảnh GIF và ảnh tĩnh thành một video ngắn bằng cách phóng to và thu nhỏ cũng như thay đổi phối cảnh.
Trong một ví dụ khác do Ethan Mollick đưa ra, anh ấy đã tải lên tệp CSV về vị trí của các ngọn hải đăng trên bờ biển Hoa Kỳ và yêu cầu ChatGPT tạo và flash tất cả các vị trí của chúng trên bản đồ, ChatGPT đã thực hiện thành công.

Và điều đáng ngạc nhiên nhất cho đến nay (tính năng này chỉ mới hoạt động được hai ngày) là thậm chí có người đã tạo một trò chơi với Code Interpreter!
Người dùng Twitter @icreatelife đã viết prompt yêu cầu ChatGPT tạo mã trò chơi và một bộ mã trò chơi hoàn chỉnh đã xuất hiện.

Các bước cụ thể như sau. Bước đầu tiên, viết prompt: Viết mã p5.js, sử dụng chuột để điều khiển tàu vũ trụ trong tiểu hành tinh, sau đó nhấp vào tiểu hành tinh bằng nút chuột trái để bắn tiểu hành tinh. Nếu tàu vũ trụ của bạn va chạm với một tiểu hành tinh, bạn sẽ thua cuộc. Nếu bạn bắn hạ tất cả các tiểu hành tinh, bạn sẽ thắng! Tôi muốn sử dụng họa tiết của riêng mình cho tàu vũ trụ và tiểu hành tinh.
Trong bước thứ hai, hãy tạo một bản phác thảo, sau đó sao chép-dán mã từ GPT-4.
Bước thứ ba là tạo các tệp kết cấu.
Bước thứ tư là thay thế tên tệp bằng tên tệp.
Cuối cùng, chạy chương trình!
Sự đơn giản của sự phát triển này gần như tương đương với kiểu cổ điển "đặt một con voi vào tủ lạnh trong vài bước", trên thực tế, nếu bạn không muốn sử dụng phong cách kết cấu của riêng mình, quá trình phát triển của trò chơi này chỉ cần nhập dấu nhắc và sau đó sao chép mã. Thay thế tên tệp và chạy nó chỉ trong vài bước!
Điều đặc biệt đáng nói là nếu có lỗi trong chương trình, @icreatelife nhấn mạnh rằng bạn có thể yêu cầu ChatGPT sửa lỗi đó bằng cách sao chép và dán mã lỗi vào hộp thoại - điều này hoàn toàn giống như yêu cầu một lập trình viên con người.
Và trong một số trường hợp, Code Interpreter thậm chí có thể tự sửa mã!

Tương lai giàu trí tưởng tượng hơn​

Để có thể đạt được tất cả các chức năng kỳ diệu này, bạn phải quay trở lại nguyên tắc của Phiên dịch mã - so với chức năng, nguyên tắc của Phiên dịch mã có vẻ đơn giản hơn nhiều.
Khi người dùng khởi tạo một yêu cầu, Code Interpreter sẽ tạo ra một môi trường hộp cát để thực thi các lệnh. Môi trường này bao gồm trình thông dịch Python, thư viện và dung lượng ổ đĩa tạm thời. Sau khi thực thi xong, Code Interpreter sẽ trực tiếp xuất kết quả. Các kết quả này có thể là được sử dụng trong tất cả các chức năng dựa trên giao diện ChatGPT nên có thể dễ dàng tháo rời các tác vụ phức tạp.
Là một trong những người đầu tiên sử dụng chức năng Code Interpreter, Ethan Mollick đã đưa ra một bản tóm tắt nhỏ về các khả năng của nó: Hướng tới một thế giới viết mã theo ý định.
Bạn muốn làm gì, Code Interpreter sẽ giúp bạn đạt được điều đó bằng mã.
Điều này cũng có nghĩa là chi phí lập trình đã trở nên vô cùng thấp và mọi người đều có thể sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để lập trình một cách tự do.
Thậm chí, nếu bạn không có bất kỳ nền tảng lập trình nào, bạn có thể để ChatGPT dạy cho bạn! Bạn chỉ cần đưa ra lời nhắc "Bây giờ hãy tưởng tượng bạn là một giáo viên lập trình", đó là điều mà @icreatelife, người thiết kế trò chơi ở trên đã làm.
Người dùng cho ChatGPT biết kết quả mong muốn cuối cùng bằng ngôn ngữ tự nhiên và Trình thông dịch mã sẽ sửa nếu gặp lỗi trong quá trình chạy mã cho đến khi tạo ra câu trả lời đáp ứng yêu cầu.
Về mặt năng suất, điều này tất nhiên có nghĩa là giảm đáng kể công việc của các lập trình viên, bởi vì việc viết mã đã thực sự được tự động hóa. Cùng với khả năng hiểu nội dung tệp và khả năng phân tích dữ liệu và biểu tượng, Trình thông dịch mã sẽ có tác động lớn đến nhiều ngành như lập trình viên và nhà phân tích dữ liệu. Đây là lý do tại sao một số người sẵn sàng gọi nó là GPT4.5-nó thực sự là Nó quá mạnh và nhận thức của mọi người về khả năng của nó có thể vẫn cần một quá trình cải thiện dần dần.
Nhưng mặt khác, ngoài tác động tiềm ẩn đối với thị trường việc làm, điều quan trọng hơn là ChatGPT, có khả năng viết mã, thực sự có thể tìm ra cách giảm thiểu và loại bỏ ảo tưởng về máy móc với sự trợ giúp của Code Interpreter.
Tất cả các loại không chính xác, ngụy biện và tự biện minh có thể xảy ra trong ngôn ngữ tự nhiên trong quá trình mô tả thế giới đều không tồn tại trước mã, bởi vì bản thân mã hoạt động dựa trên các quy tắc chính xác và có rất ít chỗ cho tính hợp lý. Vì vậy, ý tưởng sử dụng Code Interpreter để loại bỏ tiếng "lảm nhảm" của các mô hình lớn sẽ trở nên rất hấp dẫn.
Nếu mã làm cho mô hình lớn chính xác hơn, thì theo một nghĩa nào đó, nó cũng làm cho mô hình lớn trung thực hơn, theo nghĩa này, không quá lời khi gọi Code Interpreter là GPT4.5.