Parte superior de la lista destacada de GitHub: versión de código abierto del intérprete de código GPT-4, que puede instalar cualquier biblioteca de Python y ejecutarse en una terminal local

Fuente original: Qubits

Fuente de la imagen: Generada por Unbounded AI‌

El intérprete de código de ChatGPT también se puede ejecutar en su propia computadora.

Un maestro acaba de lanzar una versión local del intérprete de código en GitHub, y rápidamente encabezó la lista caliente de GitHub con más de 3k estrellas.

No sólo tiene las funciones que tenía originalmente GPT-4, sino que la clave es que también puede conectarse a Internet.

Después de que salió la noticia de la "desconexión" de ChatGPT, causó un gran revuelo que duró varios meses.

La función de red ha estado en silencio durante meses y ahora hay una solución.

Dado que el código se ejecuta localmente, además de la red, también resuelve muchos otros problemas de la versión web:

*Solo se pueden enviar 50 mensajes en 3 horas

• Un número limitado de módulos Python compatibles *Existe un límite en el tamaño del archivo que se puede procesar y no puede exceder los 100 MB.
• Después de cerrar la ventana de sesión, los archivos generados anteriormente se eliminarán

Si no hay API, también puede cambiar el modelo al código de código abierto LLaMa.

Después del lanzamiento de este intérprete de código, algunos internautas pronto expresaron su expectativa de una ola de versiones web:

¡Así que echemos un vistazo a cómo se ve este intérprete de código nativo!

Hacer que GPT "reconecte"

Dado que se llama a la API de GPT-4, naturalmente se pueden utilizar todas las funciones admitidas por GPT-4 y, por supuesto, también se admite el chino.

Las funciones de GPT en sí no se mostrarán en detalle aquí.

Sin embargo, cabe mencionar que con el intérprete de código, el nivel matemático de GPT se ha mejorado varios grados.

Así que aquí usamos un problema de derivación difícil para probarlo: la pregunta es f(x)=√(x+√(x+√x)).

Emmm... Este resultado es un poco abstracto, pero debería haber un problema con la palabra indicadora, modifiquémoslo:

Luego vimos este resultado:

Esta fórmula parece diferente de la respuesta estándar, pero ¿es una cuestión de formato? Lo comprobamos:

¡El resultado es correcto!

Ahora viene el evento principal, veamos si la función de networking de este intérprete de código es un truco:

Por ejemplo, queremos ver qué noticias están sucediendo recientemente.

El programa primero verificará si los módulos necesarios están instalados; de lo contrario, se instalará automáticamente y luego comenzará a abrir la página web.

Debo decir que al leer la página web completa una vez, si no se está ejecutando localmente, al mirar el código que se desplaza en la pantalla, de hecho tiembla un poco ...

Luego, el programa analizará en qué campo está almacenado el título de la noticia en el internauta y lo extraerá.

Afortunadamente, después de muchas vueltas, finalmente obtuvimos el resultado deseado:

Además de dejar que busque por sí solo, también puedes darle una página web específica para analizar:

Después de otra carga frenética, el intérprete de código reprodujo con éxito su autopresentación.

Luego existe una versión online que es una réplica de ChatGPT ¿Hay funciones más avanzadas?

¡Por supuesto! Por ejemplo, queremos ajustar una configuración del sistema, pero no sabemos cómo hacerlo.

Si usamos la versión web, lo más probable es que veamos una larga lista de instrucciones de texto, pero ahora podemos entregársela directamente al intérprete de código.

En lugar de ofrecer un tutorial largo e incomprensible, ejecuta automáticamente el código y lo hace correctamente en un solo paso.

Además de permitir que GPT-4 genere código, también se pueden llamar a algunas herramientas en el repositorio de código a través de él.

Por ejemplo, si desea agregar subtítulos a un video, puede llamar al módulo de reconocimiento de voz ya preparado al replicarlo.

Como no hay material listo para usar a mano, aquí hay una demostración proporcionada por el desarrollador:

El proceso de ejecución del código se realiza localmente, por lo que no hay necesidad de preocuparse de que el tamaño del vídeo supere el límite.

En definitiva, tras ejecutarlo podremos ver aparecer los subtítulos debajo del vídeo:

De manera similar, al usar esta función, también puede generar y modificar documentos o imágenes, o llamar a ControlNet para generar animación a partir de una imagen estática...

En teoría, siempre que el rendimiento sea suficiente, se puede hacer todo lo que Python puede hacer.

Entonces, ¿cómo puedes experimentar este intérprete de código local?

metodo de instalacion

El autor publicó una nota de Colab en la página del proyecto GitHub (consulte el enlace al final del artículo), y los internautas calificados pueden ingresar y experimentarlo directamente.

La instalación local también es muy simple (siempre que Python esté instalado), solo se necesita una línea de código "pip install open-interpreter".

Después de la instalación, ingrese "intérprete" en la terminal para iniciarlo directamente.

Esta es la API que el programa solicitará para ingresar a GPT-4. Si solo hay 3.5, use "interpreter --fast" al iniciar.

Si 3.5 no está disponible, puede presionar Enter directamente en este paso, o ingresar directamente "interpreter --local" durante el inicio para cambiar a Code-LLaMA.

Estos incluyen tres versiones: 7B, 13B y 34B. Cuanto más pequeño es el tamaño, más rápida es la velocidad y cuanto mayor es el tamaño, más precisos son los resultados.

Si Code-LLaMA no está instalado, se puede instalar automáticamente siguiendo las instrucciones del programa.

Además, de forma predeterminada, el código debe confirmarse antes de ejecutarse después de generarse. Si no desea confirmarlo cada vez, puede agregar "espacio -y" después del comando al inicio.

Los comandos más utilizados se presentan aquí. Si desea conocer una jugabilidad más avanzada, puede consultar las notas de Colab del autor.

¡Pruébalo si te gusta!

Página del proyecto GitHub: