Falls Sie es noch nicht wissen: OpenAI hat endlich allen ChatGPT Plus-Benutzern den Zugriff auf Code Interpreter ermöglicht. 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 „Betafunktionen“ und aktivieren Sie den Schalter „Codeinterpreter“.
Notiz: Wenn der Code-Interpreter hier nicht angezeigt wird, müssen Sie warten, bis die Funktion für Ihr Konto verfügbar ist. Die Einführung erfolgt stufenweise und die Funktion sollte bald für Sie verfügbar sein.
So verwenden Sie den Code-Interpreter in ChatGPT
1. Sobald Sie den Code Interpreter in ChatGPT aktiviert haben, wählen Sie die Option „GPT-4“ Modell.
2. Wählen Sie anschließend im Dropdown-Menü „Code-Interpreter“.
3. Und da haben Sie es! Die Schaltfläche „Hochladen“ Im Textfeld wird das Symbol („+“) angezeigt.
4. Sie können jetzt eine Datei hochladen und mit dem Code Interpreter in ChatGPT Datenanalysen, Visualisierungen oder andere Aufgaben Ihrer Wahl durchführen. Um seine Fähigkeiten zu demonstrieren, habe ich ihn verwendet, um aus einem bildbasierten PDF ein durchsuchbares PDF zu erstellen. Wie Sie sehen, wurde die Tesseract-Bibliothek von Python verwendet.
5. In einem anderen Beispiel habe ich Code Interpreter gebeten, eine Audiodatei konvertieren zu AAC und es hat funktioniert. Zuerst wurde die Bibliothek „pydub“ verwendet und dann nach Auftreten eines Fehlers zu „ffmpeg“ gewechselt.
6. Schließlich eine CSV-Datei hochgeladen mit den Beschäftigungsdaten eines Unternehmens und bat Code Interpreter, die Daten mit wichtigen Erkenntnissen zu visualisieren. Und es funktionierte ziemlich gut.
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