克雷西 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
自然语言编程,在Jupyter里就能直接完成了!
这款由MIT华人博士生打造的插件,实现了编程工具与GPT-4的无缝衔接。
加载好之后,只要「说」出自己想要的程序,就能得到代码并直接调试运行。
结合ChatGPT和Jupyter的名字,作者将其命名为Chapyter。
Chapyter发布后,vscode用户投来了羡慕的目光,并期待自己有朝一日也能用上。
而作者也回应说,适配更多平台的版本已经在路上了。
在Jupyter中直接用自然语言编程
Chapyter究竟和之前的Colab有什么区别呢?
开发者列出了一张表格:
在Jupyter中,Chapyter直接用自然语言就能编写程序,还能自动执行。
比如我们想要求斐波那契数列的前50项分别是多少:
可以看到,Chapyter不仅给出了代码,还直接跑出了结果。
此外,Chapyter还支持调用旧代码和执行结果,进行一些新的操作。
比如此前的程序生成了一些数据,我们就可以直接调用这些数据生成可视化图像:
担心AI生成的代码不靠谱?没关系,你可以随时无缝切换到人工,对代码进行debug。
而Chapyter使用的所有prompt都是公开透明的,在GitHub页中的Program.py里面就能直接看到。
除此之外,由于Chapyter使用的GPT是API版本,不必过度担心隐私泄露问题。
因为根据GPT API的用户协议,通过API方式进行的对话不会被用作模型训练。
轻松完成部署
Chatpyter的部署过程十分简单。
在装有Python和node.js的环境下,在命令行模式中直接使用「pip install chapyter」命令,就可完成安装。
需要注意的是,安装过程会将Jupyter升级到4.0以上版本,可能会引起环境变化。
安装好之后,在环境变量中设置GPT的API key和组织名称,部署就完成了。
使用时在Jupyter中输入「%load_ext chapyter」就能启动Chapyter了。
更多详细教程,可参阅GitHub页面中examples目录下的说明文档。
作者简介
Chapyter的作者MIT的华人博士生Shannon Zejiang Shen。
他在NLP领域具体的研究兴趣是科学、法律和医学方面的语义理解。
在HCI领域,Shen也在研究人类(特别是专家)与AI模型的交互方式。
GitHub项目页:
https://github.com/chapyter/chapyter/
参考链接:
[1]https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/15269v8/p_chapyter_chatgpt_code_interpreter_in_jupyter/
[2]https://www.szj.io/
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