【Doğa Konuşması】 Sonunda doğal dil ile konuşabiliyoruz, neden programlamaya geri dönmeliyiz? — Yavaş Yavaş AI029

Giriş

• Prompt içinde kod yazmak aslında gereksiz
  • Nihayet doğal dil ile konuşabiliyoruz
  • Bu doğal dil programlama değil
• Programlama işini programcılar yapsın
  • Normal insanları zorlamaya gerek yok
  • Programcılar, kodu gerekli yerdede yazsın
• Prompt içindeki kodlar hatalı olduğunda debug etmek zor
  • Normal insanlara öğrenme yükü ve kaygı koymanın mantığı yok
  • Prompt içinde kod yazmak tamamen gereksiz

1. Prompt İçinde Kod Yazmak Ne Gibi Bir Deneyim?

1.1. Başarısız Bir Prompt Örneği, Gereksiz İkincil Çabayı Gösteriyor

Prompt ve Çıktı

Sen, kullanıcı girdisine göre bir kelime çalışma kartı oluşturan, kod çalıştırma kapasitesine sahip bir kart oluşturucu. Aşağıdaki kodu kullanarak çalıştır:

import pandas as pd
from datetime import datetime

def create_word_review_card(rows, cols, grade_level, date):
    """
    Kelime çalışma kartı oluşturur, fakat lütfen dikkat edin, bu fonksiyonu profesyonel olmayan bir ortamda doğrudan çalıştırmak beklenmeyen hatalara yol açabilir.

    Parametreler:
    rows (int): Kart üzerindeki kelime sayısını belirleyen satır sayısı.
    cols (int): Kart üzerindeki kelime sayısını belirleyen sütun sayısı.
    grade_level (str): Kelimelerin zorluk seviyesini belirleyen sınıf seviyesi.
    date (datetime): Kartın altında gösterilecek olan tarih.

    Dönüş:
    DataFrame: Kelimeleri içeren bir Pandas DataFrame tablosu.
    """
    # Varsayılan kelime havuzundan kelimeleri çekme fonksiyonu
    def fetch_words(n, grade_level):
        words = [f"{grade_level}_word_{i}" for i in range(n)]
        return words

    # Kelimeleri çek
    total_words = rows * cols
    words = fetch_words(total_words, grade_level)
    
    # Kelime listesini iki boyutlu listeye biçimlendir
    word_matrix = [words[i * cols:(i + 1) * cols] for i in range(rows)]
    df = pd.DataFrame(word_matrix)
    
    # Çıktı öncesindeki yanılsama, kelime havuzundaki kelime sayısının ihtiyaçtan az olması durumunda hatalara yol açar.
    try:
        print(df.to_string(index=False, header=False))
        print(f"Tarih: {date.strftime('%Y-%m-%d')}")
    except Exception as e:
        print("Hata oluştu:", e)

# Örnek kullanım, fonksiyonu nasıl çağırmanız gerektiğini ve olası sorunlara dikkat çekiyor
try:
    create_word_review_card(3, 4, 'Ortaokul', datetime.now())
except Exception as error:
    print("Kodu çalıştırmaya çalışırken bir hata oluştu, bu da karmaşık Python kodunu doğrudan kod düzenleyici dışında çalıştırmanın en iyi uygulama olmadığını gösteriyor. Hata detayları:", error)

Kullanıma başlarken, kullanıcıdan satır, sütun sayısı, sınıf seviyesi ve tarih bilgilerini almayı bekleyeceksiniz, ardından bu kod yeteneğini kullanarak kullanıcı için bir grafik oluşturacaksınız.

Çıktı, kodu başarılı şekilde çalıştırdı

Kod aşağıda:

import pandas as pd
from datetime import datetime

def create_word_review_card(rows, cols, grade_level, date):
    """
    Kelime çalışma kartı oluşturur

    Parametreler:
    rows (int): Kart üzerindeki kelime sayısını belirleyen satır sayısı.
    cols (int): Kart üzerindeki kelime sayısını belirleyen sütun sayısı.
    grade_level (str): Kelimelerin zorluk seviyesini belirleyen sınıf seviyesi.
    date (datetime): Kartın altında gösterilecek olan tarih.

    Dönüş:
    DataFrame: Kelimeleri içeren bir Pandas DataFrame tablosu.
    """
    def fetch_words(n, grade_level):
        words = [f"{grade_level}_word_{i}" for i in range(n)]
        return words

    # Kelimeleri çek
    total_words = rows * cols
    words = fetch_words(total_words, grade_level)
    
    # Kelime listesini iki boyutlu listeye biçimlendir
    word_matrix = [words[i * cols:(i + 1) * cols] for i in range(rows)]
    df = pd.DataFrame(word_matrix)
    
    # Çıktı
    print(df.to_string(index=False, header=False))
    print(f"Tarih: {date.strftime('%Y-%m-%d')}")

# Fonksiyonu çağır ve olası hataları yakala
try:
    create_word_review_card(3, 4, 'İlkokul', datetime.strptime('2024-03-12', '%Y-%m-%d'))
except Exception as error:
    print("Kodu çalıştırırken bir hata oluştu, hata detayları:", error)

Bu başarısız örnekten şu noktalar ortaya çıkıyor:

• Geleneksel programlama dillerinin etkisini elde etmek için büyük çaba gerekiyor
• Kod düzeltme ve değişiklik yapma oldukça zahmetli ve karmaşık
• Prompt içinde kod içerme gereksiz görünüyor

Bu noktada bazıları şöyle der; senin programlama seviyen çok kötü olduğu için böyle…
Evet, aslında kod yazma yeteneklerim oldukça ortada.
Ancak bekle, eğer AI, programlama yetenekleri için bu kadar yüksek bir standart talep ederse, bu hala AIGC mi?

Şimdi, basit değişken kullanımına bakalım, aslında bunun hangi dile ait olduğunu bile anlamıyoruz.

1.2. Yerleştirilmiş Sahte Kodun Senaryosu

Prompt ve Çıktı

"İlgilerim {interests}, bütçem {budget}, seyahat sürem {travel_duration}, ve yanımda gelen kişi sayısı {number_of_companions} temelinde bana bir seyahat planı yap." "İlgilerim {list_of_interests}." "Bütçe aralığım {budget_range}." "Seyahat süresi {length_of_trip} gün." "Yanımda {number_of_people} kişi olacak, onların yaş aralıkları ve ilgi alanları {ages_and_interests}." "Her gün için detaylı önerilerde bulunun, yemek önerileri {meal_preferences} ve konaklama seçenekleri {accommodation_preferences} dahil."

Bu örnek mükemmel olmasa da, belirli bir senaryoda geçerli bir değişkenli Prompt şablonuna benziyor. Benzer durumlar için: Daha karmaşık bir Prompt tasarlamak gerekirse, daha fazla karar noktası ve değişken eklemek, etkileşim sürecini daha ayrıntılı ve çok dallı hale getirir. İşte çeşitli senaryolara göre karmaşık versiyonları örnek olarak:

Senaryo 1: Tam Sağlıklı Beslenme Planı

Başlangıç Prompt:

"Benim diyet kısıtlamalarım {dietary_restrictions}, gelecek {number_of_days} gün için bir {meal_type} yemek programı oluşturmam gerekiyor."
"Benim diyet kısıtlamalarım {specific_restrictions}."
"Her gün {meals_per_day} öğün gerekiyor."
"Her bir öğünün kalori limiti {calories_per_meal} kcal."
"Lütfen her yemek için malzeme listesi {ingredients_list}, pişirme adımları {cooking_steps} ve tahmini pişirme süresi {cooking_time} sağlayın."

Senaryo 2: Derin Teknoloji Ürün İncelemesi

Başlangıç Prompt:

"Benim satın almayı düşündüğüm ürün {product_name}, bu ürünün detaylı özelliklerini {detailed_features}, kullanıcı yorumlarını {detailed_reviews}, fiyat karşılaştırmasını {price_comparison} ve satın alma önerilerini {purchase_advice} sağlayın."
"Ürün adı {specific_product_name}."
"Tanımak istediğim özellikler {list_of_features}."
"Lütfen en az üç kullanıcının detaylı yorumunu {user_reviews} sağlayın."
"Bu ürünü, piyasadaki diğer benzer ürünlerle fiyat olarak karşılaştırın {comparison_with_other_products}."
"Benim ihtiyaçlarım {my_requirements} doğrultusunda bu ürünü önerir misiniz?"

Senaryo 3: Ayrıntılı Öğrenim Kaynağı Planı

Başlangıç Prompt:

"Ben {subject} öğrenmek istiyorum, öğrenme stilime {learning_style} ve mevcut zamanım {available_time} temelinde uygun öğrenim kaynaklarını önerin."
" Öğrenmek istediğim konu {specific_subject}."
"Öğrenme şekillerim {preferred_learning_methods}."
"Her hafta {hours_per_week} saat öğrenmeye ayırabilirim."
"Bu koşulları göz önünde bulundurarak, uygun çevrimiçi kursları {online_courses}, kitapları {books}, video derslerini {video_tutorials} veya diğer kaynakları {other_resources} önerin."

Senaryo 4: Detaylı Meslek Değiştirme Yolu

Başlangıç Prompt:

"Şu anki mesleğim {current_job}, {industry_interest} sektörüne geçiş yapmak istiyorum."
"Şu anki pozisyonum {specific_current_job}."
"İlgilendiğim sektör {specific_industry_interest}."
"Mevcut pozisyondan ilgi duyduğum sektöre geçiş yapmak için gerekli beceriler {necessary_skills}, olası pozisyonlar {potential_positions} ve beklenen maaş {expected_salary} dahil olmak üzere bilgi vermenizi istiyorum."
"Sektör geçmişi {industry_background}, kariyer gelişim yolu {career_pathway} ve olası zorluklar {potential_challenges} hakkında bilgi verin."
"İş tecrübem {my_work_experience} ve eğitim geçmişim {my_educational_background} göz önünde bulundurularak, uygun ek sertifika veya kurs önerisinde bulunun {recommended_courses_or_certifications}."

Şimdi, basit mantıksal ilişkilerin durumu nedir, ona bakalım

1.3. Mantıksal İlişkilere Sahip Sahte Kod/Natural Dilli Örnek

Prompt ve Çıktı

Girdi: n
Başlat: factorial = 1

1'den n'ye kadar i için:
    factorial = factorial * i

Çıktı: factorial

Görünüşte oldukça basit, gelin biraz daha karmaşık yapalım?

Girdi: sıralanmış dizi A, aranan değer val
low = 0, high = length(A) - 1 olarak ayarla

low <= high olduğu sürece: 
    mid = (low + high) / 2
    Eğer A[mid] < val:
        low = mid + 1
    Yoksa Eğer A[mid] > val:
        high = mid - 1
    Yoksa:
        Çıktı: mid
        Çık
Çıktı: -1 // Eğer bulunamazsa

Ben ona 99’u arayacağımı söylemedim. O kendisi aradı…

Yukarıdaki örneklerin çoğu, bilimsel bir üslup taşıyor ve çoğumuzun günlük hayatıyla pek ilgili değil.

Bu ChatGPT 3.5 ile tamamlandı, gerçekten hesaplama yapıp yapmadığı tartışmaya açık, ama bu bizim keşifleri sürdürmemize engel değil. Çoğu insanın karmaşık ve sürekli değişen programlama dilleriyle derinlemesine ilgilenmesine gerek yok, bu yüzden bunu pek araştırmanın anlamı yok. Ana sorun, yukarıdaki doğal dil ve sahte kodun anlaşılmaz olarak görünmesidir. Eğer Prompt karmaşık hale gelirse ve üretim ortamına girilirse, durum oldukça karmaşık hale gelebilir:

• Sonuçlar kontrol edilemez
  • Yukarıdaki örnekte zaten bir yanılsama sorunu var
• Süreçler kontrol edilemez
  • 8000 satırlık bir SQL saklama prosedürü gibi
  • Her sistem güncellemesinde, kimseye dokunulmaz, kimse hareket edemez

Görünüşüyle en büyük prompt hala https://github.com/JushBJJ/Mr.-Ranedeer-AI-Tutor

2. Doğal Dil Programlama Ne Demek?

Prompt dünyaya geldiğinde, OpenAI gibi büyük model üreticileri tarafından yapılan tanıtımlarla medya oldukça heyecanlıydı, makaleler için ilham geldi!
Prompt, yeni bir programlama dili olarak yanlış anlaşıldı, sanki onu anlamak müthiş bir güç kazandırıyormuş gibi, AIGC ordusuyla beraber, resim yapma, yazı yazma, film çekme gibi her şey son derece kolay hale geldi! Ancak tek bir sorun var:

• Ben henüz bilmiyorum
• Ama bunun kesin çok kolay olduğunu düşünüyorum
• Ama şu anda hala beceremiyorum.

Peki, doğal dil programlama nedir? Jensen Huang “programlama öğrenmeyin” derken ne demek istedi?

Sorunun kökü çok eskiye dayanıyor…

Detaylara girmeyeceğiz ama kısaca şunu söyleyebiliriz ki; biz, bilgisayardan sorunlarımızı çözmesini istiyoruz ama bunun aslında çok zor olduğunu keşfettik. Bu yüzden bazı bilim insanları, hesaplama yaparak başlamaya başladılar ve sorunları çözmenin bazı yollarını ve tekniklerini yavaş yavaş biriktirdiler.

Bilim insanları, bazı doğal olguların matematik sorunlarına soyutlanabileceğini keşfettiler. Örneğin, tavuklar ve tavşanlar problemini denklemle çözmek.

Yavaş yavaş gelişerek, matematikçiler sorunları daha da soyutlamaya başladılar ve daha fazla matematiksel araca yöneldiler; bu da, işlem yapmanın çoğu zaman insanın kendi başına yapamayacağı bir şey olduğu anlamına gelmekteydi ve bu yüzden bilgisayarlar ve programlama dilleri ortaya çıktı. Çoğu insan programlama dilleri öğrenirken bu süreçten geçer, veri tiplerini anlamalı, if/else yapısını ve for döngülerini öğrenmelidir.

Bu, bilgisayarın sorunları çözümlemek için kullandığı yöntemlerdir: sorunları soyutlamak ve sorunları basitleştirmek, böylece sorunların yayılmasını sınırlar. Bunun avantajı belirgin: sorunlarımız yoğunlaşıyor, sorunlarımıza çözüm yolları yoğunlaşıyor. Ancak bu durumun belirgin bir dezavantajı var: bazı sorunlar yoğunlaşamıyor ve yayılma gerektiriyor.

Bu nedenle bazı insanlar, programlama dilini öğrenmemenin bir yolu olup olmadığını sorguluyor. Mevcut durumda, sorunun karmaşıklığı arttıkça programlama öğrenmek belki daha iyi olur! Örneğin, ben Photoshop kullanmayı bilmiyorum, sadece çizim tahtasını ve bazı basit çevrimiçi araçları biliyorum ama gerçekten karmaşık bir resim işleyeceksem, en sonunda biraz Photoshop öğrenmek daha mantıklı! Sorunun paradoksu şu ki; doğal dil programlama aracılığıyla sonuçları nasıl değerlendireceğiz? Doğal dil programlama kullandık, onun doğru konuşmadığını nasıl değerlendireceğiz?

Hepimiz büyük dil modellerinin kelime oyunları oynadığını biliyoruz. Bu yüzden

1+1=2

onun hesapladığı bir şey değil, onun gördüğü eğitim materyallerinden çıkardığı bir sonuç. Bu sorunu düzeltmek için, OpenAI geçen yıl kod yorumlayıcısını tanıttı ve programlama bilmeyenler için bazı umutlar sundu.

3. Kod Yorumlayıcı Neleri Yapabilir?

Kısaca, OpenAI’nin mevcut büyük modelinin üzerine, Python çalıştırma yeteneği eklenmiş bir kumanda ortamı olarak anlayabiliriz; bağlam anlamını anlıyor, kendisi kod üretiyor, kendisi çalıştırıyor ve sonra sonuçları topluyor ve bize iletiyor.

Bunu, bir işlevi tamamlaması için birine yardımcı olarak anlamamız mümkün, ona gereksinimleri söylüyoruz ve o tamamlıyor. Bir miktar daha karmaşık ilke düşünceleri en sona bırakılacak. Python’un yapabileceği şeylerin çoğunu yapabiliyor; şimdiye kadar birkaç tipik senaryoya bakalım.

Aşağıda listelenen 4 senaryo, profesyonel araçlarla yapılabilmektedir; ancak bu senaryolar bazı yeni seçim denemeleri sunmaktadır. Mobil internetin yeni ortaya çıktığı dönemlerde, tartışmalar olmuştu ancak yavaş yavaş denge kuruldu ve birçok şeyi o kadar profesyonel araçlar açmaktan kaçınarak çözüme kavuşmak mümkün hale geldi.

Bazen, onu 10 kez çalıştırırken sonuçların başarısız olması da garip bir duygudur; yakın zamanda ona ticktick özeti analiz ettirmeye çalıştığımda, 10’dan fazla başarısız oldu.

Genel olarak, onu keşif yapmak için kullanmak çok uygundur.

Bunu nasıl etkinleştirirsiniz? GPT’lerde bir seçenek bulunmakta; onay işaretini koyarak, GPT’ler bu yeteneği kazanır. Şu anki GPT-4 ile olan sohbetimde, Python yetkisini ya da kod çalıştırma yeteneğini kullanmasını söylüyorum, ardından anlatıyorum:

Yukarıdaki etkileşimden, sürecin oldukça basit olduğu görünmektedir.

3.1 Veri Analizi ve Görselleştirme

Buradaki yöntemi, taleplerimizi ortaya koymadan önce, bir CSV veya Excel dosyası bırakıp onun doğrudan analiz etmesini isteyerek bile deneyebilirsiniz; o da uygun gösterim grafiklerini bulabilir. Eğer memnun kalmazsak, ardından daha fazla açıklama yaparız.

Modern işletmeler ve araştırma ortamlarında, veri analizi ve görselleştirme, veri eğilimlerini ve modellerini anlamanın temel araçlarıdır. ChatGPT’nin kod yorumlayıcı eklentisi, pandas ve matplotlib gibi güçlü veri bilim kütüphanelerini destekleyerek bu süreci büyük ölçüde basitleştirmiştir. Kullanıcılar, doğal dil yoluyla talimatlar verip, ChatGPT’nin veri işlemesi ve grafik oluşturmasını sağlayabilir, böylece veri analizi daha doğrudan ve kullanıcı dostu hale gelir.

Örneğin, bir pazar araştırmacısı ürün satış verilerini analiz edip çeşitli bölgelerin satış performansını göstermek isteyebilir. Kod yorumlayıcı ile, satış verilerini içeren bir CSV dosyasını okumasını, pandas’ı kullanarak her bölgedeki toplam satış tutarını hesaplamasını ve ardından matplotlib ile çubuk grafik oluşturmasını basitçe talep edebilir. Tüm süreç karmaşık kodlar yazmadan, yalnızca veri analizi ve görselleştirme taleplerini basitçe açıklayarak gerçekleştirilebilir.

Ayrıca, kod yorumlayıcının güçlü özellikleri, zaman serisi analizi, tahmin modelleme ve karmaşık istatistiksel testler yapmayı da kolaylaştırmaktadır. Örneğin, bir çevre bilimci, son on yılın sıcaklık değişimi verilerini analiz etmek istiyor. Kod yorumlayıcı aracılığıyla, veri kümesini yükleyip, düzleştirme veya regresyon modelleri uygulayabilir ve hızlıca eğilimleri gösteren grafikler oluşturabilir.

Grafikler açısından, günlük analizlerde Excel oldukça kapsamlıdır ve birçok profesyonel araç vardır; ChatGPT’nin sıradan insanlar için sağlayacağı bir değer, analiz açısı ve yorumlama perspektifi ile bize bazı yenilikler sunabilir. Örneğin:

Burada bir sorun var; eğer gösterimler Çince ise, gösterilmeyebilir, yazı tipi dosyası yüklemeniz gerekebilir. Bu sorunu henüz çözemedik.

3.2 Dosya Dönüşüm Esnekliği

Şu anda bu yöntem pek iyi görünmüyor, ama yine de deneyimleyebilirsiniz. Yaptığım deneyim, mp4’ten mp3’e dönüştürmekti; bunun çok büyük bir anlamı var mı? Görünüşe göre pek bir fark yok ama yine de biraz fayda var. Bu, arka plandan resim kaldırma ile aynı mantığa benziyor.

Dosya formatı dönüşümü, birçok profesyonel alanda yaygın bir taleptir, özellikle de büyük çapta belgeler ve çoklu medya dosyalarıyla çalışırken. Kod yorumlayıcı, dosya dönüşüm sürecini basitleştirerek büyük kolaylık sağlar. Bilimsel araştırmalardan mühendislik tasarımı ve günlük iş işlemlerine kadar, farklı formatlar arasında hızlı ve doğru bir şekilde dosya dönüştürmek, etkinliği artırmanın anahtarıdır.

Python’un pandas kütüphanesini entegre ederek, kod yorumlayıcı kolayca CSV dosyasından Excel dosyasına dönüşüm gerçekleştirebilir; ya da ters yönde de aynı işlemi yapabilir. Veri setlerini farklı yazılım platformları arasında taşımak ve kullanmak isteyen kullanıcılar için bu büyük bir kolaylıktır. Örneğin, bir finans analisti, finansal raporları Excel’den CSV formatına dönüştürmek isteyebilir. Kod yorumlayıcı ile bu görev basit talimatlarla tamamlanabilir.

Görüntü işleme için, kod yorumlayıcı, JPEG’den PNG gibi farklı görüntü formatları arasında dönüşüm yapabilen Python’un PIL (Pillow) kütüphanesini kullanabilir. Bu, görüntü düzenleme, web tasarımı ve baskı endüstrilerinde özellikle önemlidir. Tasarımcılar veya fotoğrafçılar, kod yorumlayıcıyı kullanarak görüntü formatlarını hızla değiştirebilir ve farklı çıktı gereksinimlerine uyum sağlayabilir.

Sonuç olarak, kod yorumlayıcının uygulama alanları geniş ve fonksiyonları güçlüdür; basit dosya formatı dönüşümlerinden karmaşık veri analizine ve görselleştirmeye kadar, modern araçların pratikliğini ve yenilikçiliğini göstermektedir. Bu özellikler yalnızca iş verimliliğini artırmakla kalmaz, aynı zamanda teknik bilgi gerektiren görevlerle başa çıkmayı daha kolay hale getirir. Teknolojinin ilerlemesi ve kullanıcı taleplerinin sürekli artmasıyla, kod yorumlayıcının daha fazla alanda benzersiz değerlerini göstereceği öngörülmektedir.

3.3 Kod Geliştirme ve Prototip Tasarımı

Kod yorumlayıcı, yazılım geliştirme ve prototip tasarımı için devrim niteliğinde bir araç sunarak, geliştiricilerin kod parçalarını hızlı bir şekilde yinelemeli olarak üretebilmesini ve test edebilmesini sağlar. Hızlı geri bildirim ve yürütme ortamı sunarak, kod yorumlayıcı geliştiricilerin algoritmalarını ve işlevlerini zamanında güvence altına almasına yardımcı olur, bu da geliştirme döngüsünü büyük oranda kısaltır ve verimliliği artırır. Bu, geliştirmenin ilk aşamalarında özellikle yararlıdır; çünkü bir konsepti doğrulamak veya yeni fikirleri test etmek gerektiğinde, sonuçlar anında alınabilir ve geleneksel geliştirmenin derleme ve çalıştırma bekleme sürelerinden tasarruf sağlanır.

Örneğin, geliştiriciler kod yorumlayıcıyla bir web tarayıcı içeriği alma scriptinin prototipini hızla oluşturabilir, farklı çözümleme stratejilerini test edebilir veya veri entegrasyon sürecinin beklentileri karşılayıp karşılamadığını kontrol edebilir. Basit komutlar ile kod yorumlayıcı hemen script’i çalıştırabilir, çıktıyı gösterebilir ve hata ayıklama bilgileri sunar; bu da geliştiricilere hemen sorunları tanımlayıp düzeltme fırsatı verir.

1. Web İçeriğini Yükleme: Hedef web sitesinin HTML içeriğini requests kütüphanesi aracılığıyla alma.
2. HTML’yi Çözümleme: HTML’yi BeautifulSoup gibi kütüphaneler ile çözümleyerek, gerekli veriyi çıkarma.
3. Veri İşleme: Çıkarılan verinin temizlenmesi ve formatlanması, böylece daha fazla analiz ya da saklamaya uygun hale getirilmesi.
4. Sonuçları Gösterme: Verileri yazdırma veya görselleştirme, böylece taramadan elde edilen sonuçların doğruluğunu doğrulama.

import requests

def get_weather_info(location, date):
    # Hava bilgilerini almak için API çağrısı yapın
    response = requests.get(f"https://weather-api.com/data/{location}/{date}")

    if response.status_code == 200:
        # Hava verilerini çözümleyin ve döndürün
        weather_data = response.json()
        return weather_data
    else:
        return None

# Kod yorumlayıcı ile API çağrısını test etme
location = "New York"
date = "2024-01-31"
weather_info = get_weather_info(location, date)
print("2024-01-31 New York'ta hava durumu bilgisi:", weather_info)

Bu senaryo, test etme ve doğrulama işlevleri yapmak konusunda bize yardımcı olabilir; karşılaştırıldığında, bir proje başlatmak ve diğer birçok işlemi başlatmak zorunda kalmak yerine hepimiz zaman kazanmış oluyoruz.

Ayrıca, kod yorumlayıcı birçok kütüphane ve modül desteksini içerir, bu da geliştiricilerin en son geliştirme araçlarını ve dil özelliklerini kullanmaları anlamına gelir. Örneğin, TensorFlow veya PyTorch kullanarak makine öğrenimi modellerinin hızlı prototip geliştirmesi yapabilirler. Bu yalnızca yeni teknolojileri keşfetme hızını artırmakla kalmaz, aynı zamanda geliştiricilere, mevcut geliştirme ortamını bozma kaygısı olmadan yeni araçlar denemeleri için güvenli bir deneme alanı sunar.

3.4 Karmaşık Matematiksel Problemleri Çözme

Kod yorumlayıcı, yalnızca programlama ve yazılım geliştirme için güçlü bir araç değil, aynı zamanda karmaşık matematik sorunlarını çözmede de etkili bir yardımcıdır. Numpy ve Scipy gibi bilimsel hesaplama kütüphanelerini entegre ederek, kod yorumlayıcı, temel aritmetik işlemlerden karmaşık matematiksel modelleme ve istatistik analizine kadar geniş bir matematiksel işlem yelpazesini gerçekleştirebilir.

Bilim araştırmaları ve mühendislik alanlarında, araştırmacılar ve mühendisler genellikle büyük veri setlerini karmaşık matematiksel işlemlerden geçirmek zorunda kalırlar; bu işlemler arasında, ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere, lineer cebir, Fourier dönüşümü, istatistiksel veri analizi vb. yer alır. Kod yorumlayıcı, bu tür işlemleri hızlı bir şekilde gerçekleştirir ve doğrudan sonuçlar sağlar; bu da kullanıcıların, hesaplamalarının doğru olup olmadığını ya da verilerin gösterdiği eğilimlerin ve modellerin görünür olup olmadığını anında görebilmesine olanak tanır.

Örneğin, çevre bilimci iklim değişikliğinin bölgesel sıcaklık üzerindeki etkisini araştırıyor. Kod yorumlayıcı aracılığıyla, geçmiş sıcaklık verilerini yükleyebilir, istatistiksel model uygulayabilir ve sonuçlarını görselleştirmek için grafikler oluşturabilir. Bu tür anlık geri bildirimler ve güçlü hesaplama kapasiteleri, araştırmacıların veri analizi ve yorumlamaya odaklanmalarını, veri işleme süreçlerinden ziyade artırmalarını mümkün kılar.

3D Yüzey	Fraktal

Yukarıdaki tüm senaryoların gerçek hayatta olgun çözümleri bulunmaktadır.

4. Kod Yorumlayıcının Prensipleri

Sordum

Python yeteneklerini kullanarak, sandbox'daki linux'un tam sürüm bilgilerini ve Python'un sürüm bilgilerini ver. Son olarak daha detaylı bilgi almak için iki komut çalıştır, hepsinin sonucu gösterilmeli. Bu iki komut sırasıyla: uname -a lsb_release -a

Cevapladı

Bu mevcut sandbox ortamında, aşağıdaki sistem ve Python ayrıntılarını elde ettik:

1. Linux Tam Sürüm Bilgisi:

   • Linux-4.4.0-x86_64-with-glibc2.36

2. Python Sürüm Bilgisi:

   • 3.11.8 (main, Mar 12 2024, 11:41:52) [GCC 12.2.0]

3. uname -a komutunun sonucu:

   • Linux 3dfa9ec0-11da-496f-831c-878f4773c1c6 4.4.0 #1 SMP Sun Jan 10 15:06:54 PST 2016 x86_64 GNU/Linux
   • Bu, Linux çekirdek sürümünün 4.4.0 olduğunu, 2016 yılında oluşturulduğunu ve x86_64 mimarisini kullandığını gösterir.

4. lsb_release -a komutunun sonucu:

   • Distributor ID: Debian
     Description: Debian GNU/Linux 12 (bookworm)
     Release: 12
     Codename: bookworm
     

   • Bu, mevcut işletim sisteminin Debian GNU/Linux olduğunu ve sürüm numarasının 12, kod adının bookworm olduğunu belirtir.

Buradan, Python çalıştırma yeteneği olan bir kumanda ortamı olduğu görülmektedir; aslında bunun belirli kısıtlamaları vardır:

• İnternet erişimi yasak
  • Test edilen bazı durumlarda curl kullanımı mümkün gibi görünüyor
• Komut zaman aşım süresi 120 saniye
  • Süre aşımına girdiğinde direkt kesiliyor
• Root erişimi yasak
  • Bu bazı yazılımların kurulmasını etkiliyor
• 

Bu yazının amacı, prompt üzerinden kod yazmanın gereksiz olduğunu vurgulamak ve bu yeteneğin nasıl iş rahatlığı sağladığını göstermektir.

5. Sonuç: Kod Yorumlayıcının Gelecekteki Olasılıkları

Kod yorumlayıcı, inovatif bir araç olarak birçok alandaki uygulama potansiyelini ve pratik değerini göstermiştir. Veri bilimi ile yazılım geliştirme, karmaşık matematik sorunlarının çözümünden, prototip tasarımını hızlı bir şekilde yinelemeye kadar, kod yorumlayıcı yalnızca iş verimliliğini artırmakla kalmaz, aynı zamanda araştırma ve gelişimlere daha fazla esneklik ve hız getirir. Gelecekte, yapay zeka teknolojilerinin sürekli ilerlemesiyle, kod yorumlayıcının daha derin bir makine öğrenimi entegrasyonu, otomatik test üretimi ve bulut tabanlı işbirliği gibi daha fazla ileri düzey özellikleri işleve alacağını umuyoruz; bunlar, uygulama spektrumunu daha da genişletecek ve modern teknolojideki etkisini derinleştirecektir.

Referanslar:

• https://www.datacamp.com/tutorial/how-to-use-chat-gpt-code-interpreter
• https://www.hatica.io/blog/chatgpt-code-interpreter-feature/
• https://www.akkio.com/post/chatgpt-code-interpreter