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GitHub熱榜登頂:開源版GPT-4代碼解釋器,可安裝任意Python庫,本地終端運行

人工智能
在本地安裝也非常簡單(前提是安裝好了Python),只需要一行“pip install open-interpreter”的代碼就能搞定。安裝好后,在終端中輸入“interpreter”就能直接啟動。

ChatGPT的代碼解釋器,用自己的電腦也能運行了。

剛剛有位大神在GitHub上發(fā)布了本地版的代碼解釋器,很快就憑借3k+星標(biāo)并登頂GitHub熱榜。

不僅GPT-4本來有的功能它都有,關(guān)鍵是還可以聯(lián)網(wǎng)。

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ChatGPT“斷網(wǎng)”的消息傳出后引起了一片嘩然,而且一關(guān)就是幾個月。

這幾個月間聯(lián)網(wǎng)功能一直杳無音訊,現(xiàn)在可算是有解決的辦法了。

由于代碼是在本地運行,所以除了聯(lián)網(wǎng)之外,它還解決了網(wǎng)頁版的很多其他問題:

  • 3小時只能發(fā)50條消息
  • 支持的Python模塊數(shù)量有限
  • 處理文件大小有限制,不能超過100MB
  • 關(guān)閉會話窗口之后,此前生成的文件會被刪除

如果沒有API,還可以把模型換成開源的Code LLaMa。

這個代碼解釋器推出之后,很快有網(wǎng)友表示期待一波網(wǎng)頁版:

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那么我們就來看看這個本地代碼解釋器到底怎么樣吧!

讓GPT“重新聯(lián)網(wǎng)”

既然調(diào)用了GPT-4的API,那GPT-4支持的功能自然都能用,當(dāng)然也支持中文。

關(guān)于GPT本身的功能這里就不再一一詳細(xì)展示了。

不過值得一提的是,有了代碼解釋器之后,GPT的數(shù)學(xué)水平提升了好幾個檔次。

所以這里我們用一個高難度的求導(dǎo)問題來考驗一下它,題目是f(x)=√(x+√(x+√x))。

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Emmm……這個結(jié)果有些抽象,不過應(yīng)該是提示詞的問題,我們修改一下:

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然后我們就看到了這樣的結(jié)果:

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這個式子和標(biāo)準(zhǔn)答案長得不太一樣,不過是不是格式的問題呢?我們驗證了一下:

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結(jié)果是正確的!

接下來就要進(jìn)入重頭戲了,來看看這個代碼解釋器的聯(lián)網(wǎng)功能到底是不是噱頭:

比如我們想看一下最近有什么新聞。

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程序會首先檢查有沒有安裝必備的模塊,如果沒有的話會自動安裝,然后就開始拉取網(wǎng)頁了。

不得不說把整個網(wǎng)頁都讀取一遍,如果不是在本地運行,看著屏幕上滾動的代碼,的確是有些肝兒顫……

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然后程序會分析出新聞標(biāo)題存儲在了網(wǎng)友中的什么字段,并進(jìn)行提取。

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好在經(jīng)歷了一番折騰,我們最終得到了想要的結(jié)果:

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除了讓它自行搜索,也可以給出具體的網(wǎng)頁讓它來分析:

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又一次的瘋狂加載之后,代碼解釋器成功復(fù)現(xiàn)出了它的自我介紹。

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那出了復(fù)刻了ChatGPT的聯(lián)網(wǎng)版本,有沒有什么更高級的功能呢?

當(dāng)然有!比如我們想調(diào)整一項系統(tǒng)設(shè)置,但不知道怎么操作。

如果用網(wǎng)頁版,我們大概率會看到一長串的文字說明,但現(xiàn)在直接交給代碼解釋器就可以了。

不是給出一大段不知所云的教程,而是自動運行代碼,直接一步到位。

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除了讓GPT-4生成代碼,一些代碼倉庫中的工具,也能通過它來調(diào)用。

比如想好給一段視頻添加字幕,那么就可以調(diào)用replicate上現(xiàn)成的語音識別模塊。

由于手邊沒有現(xiàn)成的素材,這里就展示一下開發(fā)者給出DEMO:

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代碼運行的過程是在本地進(jìn)行的,所以不用擔(dān)心視頻大小超限。

總之,運行好之后,我們就可以看到字幕出現(xiàn)在視頻下方了:

同樣,利用這一特性還可以生成、修改文檔或圖片,或者調(diào)用ControlNet由一張靜態(tài)圖生成動畫……

理論上,只要性能足夠,Python能干的所有事情,它都能完成。

那么,怎么才能體驗到這個本地代碼解釋器呢?

安裝方法

作者在GitHub項目頁(鏈接見文末)貼出了一份Colab筆記,有條件的網(wǎng)友可以直接進(jìn)去體驗。

在本地安裝也非常簡單(前提是安裝好了Python),只需要一行“pip install open-interpreter”的代碼就能搞定。

安裝好后,在終端中輸入“interpreter”就能直接啟動。

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這是程序會要求輸入GPT-4的API,如果只有3.5的話,啟動時要用“interpreter —fast”。

如果3.5也沒有的話,可以直接在這步按回車,或者啟動時直接輸入“interpreter —local”,切換成Code-LLaMA。

其中包括7B、13B和34B三個版本,規(guī)模越小速度越快,越大結(jié)果越精確。

如果沒有安裝Code-LLaMA,按照程序的指示操作就能自動裝好。

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此外,默認(rèn)情況下,代碼生成之后需要確認(rèn)才會運行,如果不想每次都確認(rèn),可以在啟動時在命令后面加上“空格-y”。

常用的命令就介紹到這里了,如果想知道更高級的玩法可以參考作者的Colab筆記。

喜歡的話就趕快體驗一下把!

GitHub項目頁:https://github.com/KillianLucas/open-interpreter

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 量子位
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