Falls Sie es nicht wissen: OpenAI hat endlich den Zugriff auf Code Interpreter für alle ChatGPT Plus-Benutzer geöffnet. Es ist eine der leistungsstärksten Funktionserweiterungen von ChatGPT und ermöglicht Ihnen die Ausführung einer Vielzahl von Aufgaben. Ähnlich wie ChatGPT-Plugins erweitert Code Interpreter den Nutzen von ChatGPT und ermöglicht die Interaktion mit lokalen Dateien in verschiedenen Dateiformaten. Wenn Sie also interessiert sind, folgen Sie unserem Tutorial und erfahren Sie, wie Sie Code Interpreter in ChatGPT aktivieren und verwenden.
So aktivieren Sie den Code-Interpreter in ChatGPT
1. Öffnen Sie zunächst ChatGPT (besuchen) und melden Sie sich bei Ihrem Konto an. Klicken Sie nun auf „Upgrade auf Plus” in der unteren linken Ecke, wenn Sie den kostenpflichtigen Plan nicht abonniert haben.
2. Öffnen Sie nach dem Wechsel zu ChatGPT Plus „Einstellungen” erneut aus der unteren linken Ecke.
3. Gehen Sie zu „Beta-Funktionen” und aktivieren Sie den Schalter „Code-Interpreter“.
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Notiz: Wenn der Code-Interpreter hier nicht angezeigt wird, müssen Sie warten, bis die Funktion für Ihr Konto verfügbar ist. Es handelt sich um eine schrittweise Einführung und die Funktion sollte bald für Sie verfügbar sein.
So verwenden Sie den Code-Interpreter in ChatGPT
1. Nachdem Sie den Code-Interpreter in ChatGPT aktiviert haben, wählen Sie „GPT-4“ Modell.
2. Wählen Sie als Nächstes aus dem Dropdown-Menü „Code-Interpreter„.
3. Und da haben Sie es! Der Schaltfläche zum Hochladen („+“-Symbol) wird im Textfeld angezeigt.
4. Sie können jetzt eine Datei hochladen und mit dem Code Interpreter in ChatGPT eine Datenanalyse, Visualisierung oder jede andere gewünschte Aufgabe durchführen. Um seine Leistungsfähigkeit zu demonstrieren, habe ich damit ein durchsuchbares PDF aus einem bildbasierten PDF erstellt. Wie Sie sehen können, wurde die Tesseract-Bibliothek von Python verwendet.
5. In einem anderen Beispiel habe ich Code Interpreter darum gebeten Konvertieren Sie eine Audiodatei zu AAC und es hat funktioniert. Es verwendete zunächst die „pydub“-Bibliothek und wechselte dann nach einer Fehlermeldung zu „ffmpeg“.
6. Schließlich, ich habe eine CSV-Datei hochgeladen mit den Beschäftigungsdaten eines Unternehmens und bat Code Interpreter, die Daten mit wichtigen Erkenntnissen zu visualisieren. Und es hat ziemlich gut funktioniert.
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