【Đối Thoại Tự Nhiên】Cuối Cùng Có Thể Đối Thoại Bằng Ngôn Ngữ Tự Nhiên, Tại Sao Lại Phải Quay Về Lập Trình?—Học AI Chậm Rãi 029

Lời Mở Đầu

• Việc viết mã trong Prompt thực sự không cần thiết
  • Cuối cùng cũng có thể nói chuyện bằng ngôn ngữ tự nhiên
  • Không phải lập trình bằng ngôn ngữ tự nhiên
• Hãy để lập trình viên làm việc lập trình
  • Đừng làm khó chúng tôi, những người bình thường
  • Lập trình viên nên viết mã ở nơi cần thiết
• Việc có ảo giác trong Prompt rất khó để gỡ lỗi
  • Không cần thiết phải làm tăng gánh nặng và lo lắng cho người bình thường
  • Thực sự không cần viết mã trong Prompt

1. Trải Nghiệm Việc Viết Mã Trong Prompt

1.1 Một Ví Dụ Prompt Thất Bại Cho Chúng Ta Biết Rằng Điều Đó Hoàn Toàn Không Cần Thiết

Prompt và Kết Quả Đầu Ra

Bạn là một trình tạo thẻ ôn tập từ vựng có khả năng thực thi mã, dựa trên số hàng, số cột, cấp lớp và ngày tháng do người dùng nhập, để tạo một thẻ. Tham khảo mã dưới đây để thực hiện:

import pandas as pd
from datetime import datetime

def create_word_review_card(rows, cols, grade_level, date):
    """
    Tạo một bảng thẻ ôn tập từ vựng, nhưng lưu ý rằng việc thực thi hàm này trong môi trường không chuyên có thể dẫn đến lỗi không lường trước được.

    Tham số:
    rows (int): Số hàng của bảng, quyết định số từ trên thẻ.
    cols (int): Số cột của bảng, quyết định số từ trên thẻ.
    grade_level (str): Cấp lớp, quyết định độ khó của từ.
    date (datetime): Ngày hiện tại, hiển thị ở dưới cùng của bảng.

    Trả về:
    DataFrame: Bảng Pandas DataFrame chứa các từ.
    """
    # Hàm giả định lấy từ từ kho từ
    def fetch_words(n, grade_level):
        words = [f"{grade_level}_word_{i}" for i in range(n)]
        return words

    # Lấy từ
    total_words = rows * cols
    words = fetch_words(total_words, grade_level)
    
    # Định dạng danh sách từ thành danh sách hai chiều
    word_matrix = [words[i * cols:(i + 1) * cols] for i in range(rows)]
    df = pd.DataFrame(word_matrix)
    
    # Một ảo giác trước khi xuất kết quả là nếu số lượng từ thực tế trong kho từ ít hơn yêu cầu, điều này sẽ dẫn đến lỗi.
    try:
        print(df.to_string(index=False, header=False))
        print(f"Ngày: {date.strftime('%Y-%m-%d')}")
    except Exception as e:
        print("Đã xảy ra lỗi:", e)

# Ví dụ sử dụng, trình bày cách gọi hàm và nhấn mạnh các vấn đề có thể xảy ra
try:
    create_word_review_card(3, 4, 'Trung Học', datetime.now())
except Exception as error:
    print("Đã xảy ra lỗi khi cố gắng chạy mã, điều này cho thấy việc chạy mã Python phức tạp trực tiếp trong môi trường không phải là trình soạn thảo mã có thể không phải là phương pháp tốt nhất. Chi tiết lỗi:", error)

Khi bắt đầu sử dụng, bạn sẽ chờ người dùng nhập số hàng, số cột, cấp lớp và thông tin ngày, sau đó sử dụng khả năng mã để tạo cho người dùng một bảng

Kết quả đầu ra, nó vẫn thực thi mã

Dưới đây là mã của nó:

import pandas as pd
from datetime import datetime

def create_word_review_card(rows, cols, grade_level, date):
    """
    Tạo một bảng thẻ ôn tập từ vựng

    Tham số:
    rows (int): Số hàng của bảng, quyết định số từ trên thẻ.
    cols (int): Số cột của bảng, quyết định số từ trên thẻ.
    grade_level (str): Cấp lớp, quyết định độ khó của từ.
    date (datetime): Ngày hiện tại, hiển thị ở dưới cùng của bảng.

    Trả về:
    DataFrame: Bảng Pandas DataFrame chứa các từ.
    """
    def fetch_words(n, grade_level):
        words = [f"{grade_level}_word_{i}" for i in range(n)]
        return words

    # Lấy từ
    total_words = rows * cols
    words = fetch_words(total_words, grade_level)
    
    # Định dạng danh sách từ thành danh sách hai chiều
    word_matrix = [words[i * cols:(i + 1) * cols] for i in range(rows)]
    df = pd.DataFrame(word_matrix)
    
    # Xuất kết quả
    print(df.to_string(index=False, header=False))
    print(f"Ngày: {date.strftime('%Y-%m-%d')}")

# Gọi hàm và bắt lỗi có thể xảy ra
try:
    create_word_review_card(3, 4, 'Tiểu Học', datetime.strptime('2024-03-12', '%Y-%m-%d'))
except Exception as error:
    print("Đã xảy ra lỗi khi cố gắng chạy mã, chi tiết lỗi:", error)

Từ ví dụ thất bại này, có thể rút ra một vài điểm:

• Để đạt được hiệu quả như một ngôn ngữ lập trình truyền thống, bạn cần đầu tư rất nhiều công sức
• Việc gỡ lỗi và sửa mã rất khó khăn và phức tạp
• Không nhìn ra sự cần thiết của việc nhúng mã vào Prompt

Lúc này có người sẽ nói, đó là vì trình độ lập trình của bạn quá kém…
Ừ, đúng vậy, khả năng viết mã của tôi thực sự rất bình thường.
Nhưng khoan đã, nếu AI yêu cầu trình độ lập trình cao như vậy, thì nó có còn là AIGC không?

Cùng xem một ví dụ về việc sử dụng biến đơn giản, thực ra cũng không biết đó là ngôn ngữ gì

1.2 Cảnh Nhìn Của Việc Nhúng Mã Giả

Prompt và Kết Quả Đầu Ra

"Dựa trên sở thích của tôi {interests}, ngân sách {budget}, thời gian đi du lịch {travel_duration}, và số lượng người đi cùng {number_of_companions}, hãy giúp tôi lập kế hoạch chuyến đi." "Sở thích bao gồm nhưng không giới hạn {list_of_interests}." "Ngân sách là {budget_range}." "Thời gian dự kiến cho chuyến đi là {length_of_trip} ngày." "Tôi sẽ đi cùng {number_of_people} người, độ tuổi và sở thích của họ là {ages_and_interests}." "Hãy cung cấp chi tiết lịch trình hàng ngày cho chúng tôi, bao gồm gợi ý món ăn {meal_preferences} và lựa chọn chỗ ở {accommodation_preferences}."

Mặc dù ví dụ này không hoàn hảo, nhưng nó giống như một mẫu Prompt có biến. Điều này cho chúng ta biết rằng trong một số tình huống đặc biệt, phương pháp này là hiệu quả. Các trường hợp tương tự bao gồm: nếu cần thiết kế Prompt phức tạp hơn, bạn có thể thêm nhiều điểm quyết định và biến, để quá trình tương tác trở nên tường minh hơn và nhiều nhánh hơn. Dưới đây là ví dụ phiên bản phức tạp cho nhiều tình huống:

Cảnh 1: Kế Hoạch Thực Đơn Thực Phẩm Lành Mạnh

Prompt Ban Đầu:

"Tôi có {dietary_restrictions}, cần lập một kế hoạch ăn uống {meal_type} cho {number_of_days} ngày tiếp theo."
"Các hạn chế trong chế độ ăn của tôi bao gồm {specific_restrictions}."
"Mỗi ngày cần {meals_per_day} bữa."
"Mỗi bữa không vượt quá {calories_per_meal} cal."
"Hãy cung cấp danh sách nguyên liệu {ingredients_list}, bước nấu {cooking_steps} và thời gian nấu dự kiến {cooking_time} cho mỗi bữa."

Cảnh 2: Đánh Giá Sản Phẩm Công Nghệ Sâu

Prompt Ban Đầu:

"Tôi đang cân nhắc mua {product_name}, hãy cung cấp chi tiết chức năng {detailed_features}, đánh giá của người dùng {detailed_reviews}, so sánh giá cả {price_comparison} và đề xuất mua {purchase_advice} cho sản phẩm này."
"Tên sản phẩm là {specific_product_name}."
"Các chức năng tôi muốn biết gồm {list_of_features}."
"Xin hãy cung cấp ít nhất ba đánh giá chi tiết của người dùng {user_reviews}."
"So sánh sản phẩm này với giá của các sản phẩm cùng loại trên thị trường {comparison_with_other_products}."
"Dựa trên nhu cầu của tôi {my_requirements}, liệu có nên mua sản phẩm này không?"

Cảnh 3: Kế Hoạch Tài Nguyên Học Tập Chi Tiết

Prompt Ban Đầu:

"Tôi muốn học {subject}, xin hãy đề xuất tài nguyên học tập phù hợp dựa trên phong cách học của tôi {learning_style} và thời gian có sẵn {available_time}."
"Chủ đề học là {specific_subject}."
"Các phương pháp học mà tôi ưa thích {preferred_learning_methods}."
"Mỗi tuần tôi có thể dành {hours_per_week} giờ để học."
"Xem xét các điều kiện này, hãy đề xuất khóa học trực tuyến {online_courses}, sách vở {books}, video hướng dẫn {video_tutorials} hoặc tài nguyên khác {other_resources}."

Cảnh 4: Đường Hướng Chuyển Nghề Chi Tiết

Prompt Ban Đầu:

"Tôi hiện đang làm nghề {current_job}, và tôi quan tâm đến ngành {industry_interest}."
"Công việc hiện tại của tôi là {specific_current_job}."
"Tôi quan tâm đến ngành nghề {specific_industry_interest}."
"Tôi muốn biết cách chuyển từ nghề hiện tại sang ngành tôi quan tâm, bao gồm các kỹ năng cần thiết {necessary_skills}, các vị trí có thể {potential_positions} và mức lương dự kiến {expected_salary}."
"Xin hãy cung cấp thông tin về bối cảnh ngành {industry_background}, con đường phát triển nghề nghiệp {career_pathway} và các thách thức có thể gặp phải {potential_challenges}."
"Dựa trên kinh nghiệm làm việc của tôi {my_work_experience} và nền tảng giáo dục của tôi {my_educational_background}, xin hãy đề xuất các khóa học hoặc chứng chỉ phù hợp {recommended_courses_or_certifications}."

Tiếp theo, hãy xem nếu có mối quan hệ logic đơn giản thì sẽ như thế nào

1.3 Một Số Mã Giả Có Quan Hệ Logic

Prompt và Kết Quả Đầu Ra

Đầu Vào: n
Khởi Tạo: factorial = 1

Trong khoảng từ 1 đến n, thực hiện các thao tác sau:
    factorial = factorial * i

Đầu Ra: factorial

Nhìn có vẻ đơn giản, chúng ta thử làm phức tạp hơn một chút?

Đầu Vào: Mảng A đã được sắp xếp, giá trị cần tìm val
Đặt low = 0, high = độ dài(A) - 1

Khi low <= high, thực hiện các thao tác sau:
    mid = (low + high) / 2
    Nếu A[mid] < val:
        low = mid + 1
    Nếu A[mid] > val:
        high = mid - 1
    Khác:
        Đầu Ra: mid
        Thoát
Đầu Ra: -1  // Nếu không tìm thấy

Tôi không nói với nó rằng tôi muốn tìm 99. Nó tự tìm…

Những ví dụ trên đều có tính chất khoa học, và không liên quan nhiều đến cuộc sống hàng ngày của chúng ta.

Đây là những gì được thực hiện bằng ChatGPT 3.5, liệu nó có thực sự thực hiện tính toán hay không còn phải bàn cãi, nhưng điều này không ngăn cản chúng ta tiếp tục khám phá. Do phần lớn mọi người không cần đi sâu vào các ngôn ngữ lập trình phức tạp và thường xuyên biến đổi, nên chúng ta không cần phải tìm hiểu sâu, hãy tiết kiệm tâm tư cho những chuyện khác. Vấn đề chính nằm ở chỗ, ngôn ngữ tự nhiên và mã giả ở trên khiến người ta cảm thấy rối rắm. Nếu Prompt trở nên phức tạp, khi bước vào môi trường sản xuất, tình huống có thể trở nên rất khó khăn:

• Kết quả không thể kiểm soát
  • Ví dụ ở trên đã có vấn đề ảo giác
• Quy trình không thể kiểm soát
  • Giống như một thủ tục SQL dài 8000 dòng
  • Mỗi lần hệ thống được nâng cấp, không ai dám động vào, ai cũng không dám chạm vào

Có vẻ như prompt lớn nhất vẫn là https://github.com/JushBJJ/Mr.-Ranedeer-AI-Tutor

2. Lập Trình Ngôn Ngữ Tự Nhiên Là Gì

Kể từ khi Prompt được ra đời, dưới sự quảng bá của các nhà sản xuất mô hình lớn như OpenAI, báo chí đã sôi sục, nguồn cảm hứng bài viết bắt đầu xuất hiện!
Prompt bị hiểu lầm là một ngôn ngữ lập trình mới, như thể chỉ cần nắm vững có thể chỉ huy hàng quân, với cả đội AIGC, từ vẽ tranh, viết văn, đến làm phim, đều dễ như chơi, thật dễ dàng!!
Vấn đề duy nhất là:

• Tôi hiện tại vẫn chưa biết
• Nhưng, tôi tin rằng điều đó chắc chắn rất đơn giản.
• Nhưng, tôi vẫn chưa biết.

Vậy lập trình ngôn ngữ tự nhiên là gì, Huang Ren Xun nói rằng không cần học lập trình có nghĩa là gì?

Vậy câu hỏi có thể được truy ngược về rất, rất lâu trước đây…

Chúng ta cũng không cần phải truy ngược, nói một cách đơn giản, chúng ta mong máy tính giúp mình giải quyết vấn đề, nhưng phát hiện thực sự rất khó khăn, vì vậy một số nhà khoa học đã bắt đầu từ tính toán, từ từ tích lũy một số phương pháp và cách thức giải quyết vấn đề.

Các nhà khoa học phát hiện ra rằng một số hiện tượng tự nhiên có thể được trừu tượng hóa thành các vấn đề toán học để giải quyết. Ví dụ, bài toán gà và thỏ có thể được giải bằng phương trình.

Từ từ phát triển, các nhà toán học càng nghĩ vấn đề càng trừu tượng, do đó họ đã sử dụng nhiều công cụ toán học hơn, những thứ này thì tính toán bằng tay rất khó, vì vậy đã có máy tính, đã có ngôn ngữ lập trình, phần lớn mọi người học ngôn ngữ lập trình đều trải qua quá trình đó, cần hiểu loại dữ liệu, hiểu if/else, hiểu vòng lặp for, v.v.

Đó là phương pháp mà máy tính giải quyết vấn đề, trừu tượng hóa vấn đề, đơn giản hóa vấn đề, đồng thời hạn chế sự phân tán của vấn đề. Lợi ích rất rõ ràng, vấn đề của chúng ta thu hẹp lại, các phương pháp giải quyết vấn đề cũng thu hẹp lại. Nhưng vấn đề cũng rõ ràng, có một số vấn đề rất khó thu hẹp, cần phát tán.

Vì vậy, một số người đã suy nghĩ, liệu có thể không học ngôn ngữ lập trình hay không. Nhìn trên thực tế hiện nay, có lẽ do mức độ phức tạp của vấn đề tăng cao, không bằng lập trình!! Giống như tôi không biết chỉnh sửa ảnh bằng Photoshop, chỉ biết sử dụng Paint và một số công cụ trực tuyến đơn giản, nhưng nếu thực sự cần xử lý một hình ảnh phức tạp, cuối cùng vẫn chưa bằng học Photoshop!! Mâu thuẫn của vấn đề nằm ở chỗ, chúng ta thông qua lập trình ngôn ngữ tự nhiên, làm thế nào để đánh giá kết quả? Chúng ta đã lập trình bằng ngôn ngữ tự nhiên, làm thế nào để đánh giá nó không phải đang nói bậy?

Chúng ta đều biết có một câu nói rằng, các mô hình ngôn ngữ lớn liên tục chơi trò chơi nối chữ. Vì vậy

1+1=2

không phải do nó tính ra, mà là do nó đã thấy những tài liệu đào tạo như vậy, nó nối chữ lại. Để cải thiện vấn đề này, OpenAI đã giới thiệu Trình Giải Thích Mã vào năm ngoái, mang lại cho chúng tôi, những người không biết lập trình, một chút hy vọng.

3. Trình Giải Thích Mã Có Thể Làm Gì

Nói một cách đơn giản, có thể hiểu là OpenAI đã thêm một môi trường sandbox có thể thực thi python trên nền tảng mô hình lớn hiện có, nó hiểu ý định ngữ cảnh, tự tạo mã, tự thực thi, sau đó tổng hợp kết quả để thông báo cho chúng tôi.

Chúng ta có thể hiểu rằng nó giống như việc tìm ai đó giúp hoàn thành một chức năng, nói với nó yêu cầu, nó sẽ thực hiện. Những suy nghĩ phức tạp về nguyên lý sẽ được để ở cuối. Có thể nói, những gì mà Python có thể làm, nó phần lớn cũng có thể làm, chúng ta hãy xem những tình huống điển hình nào.

Bốn tình huống dưới đây đều có công cụ chuyên nghiệp để thực hiện, nhưng đã cho những tình huống này một cơ hội thử nghiệm mới. Giống như thời điểm Internet di động vừa mới nổi lên, cũng có những tranh cãi, dần dần đạt được sự cân bằng, nhiều việc không cần mở công cụ chuyên nghiệp để giải quyết.

Đôi khi, nhìn nó chạy 10 lần, cuối cùng vẫn thất bại, có cảm giác rất kỳ lạ, hồi gần đây tôi đã yêu cầu nó phân tích tóm tắt của ticktick, thất bại đến hơn 10 lần.

Tổng quan mà nói, việc sử dụng nó để khám phá là rất phù hợp

Làm thế nào để bật nó lên? Trong GPTs có một tùy chọn, chỉ cần chọn nó, GPTs sẽ có khả năng này, trong cuộc đối thoại GPT-4, tôi hiện tại áp dụng cách thức nói với nó sử dụng khả năng Python hoặc gọi là khả năng thực thi mã, sau đó nói chuyện:

Từ tương tác trên có thể thấy, cả quá trình vẫn rất đơn giản.

3.1 Phân Tích và Trực Quan Hóa Dữ Liệu

Cách làm ở đây thậm chí có thể không cần nói yêu cầu của chúng ta, chỉ cần gửi một tệp csv hoặc excel cho nó để nó tự phân tích, nó cũng có thể tìm ra một số biểu đồ thể hiện phù hợp. Nếu không hài lòng, chúng tôi có thể nói rõ hơn.

Trong môi trường doanh nghiệp và nghiên cứu hiện đại, phân tích và trực quan hóa dữ liệu là những công cụ quan trọng để nhận biết xu hướng và mô hình dữ liệu. Plugin trình giải thích mã của ChatGPT đã đơn giản hóa rất nhiều quá trình này bằng cách hỗ trợ các thư viện khoa học dữ liệu mạnh mẽ như pandas và matplotlib. Người dùng có thể trực tiếp thông qua ngôn ngữ tự nhiên yêu cầu, hướng dẫn ChatGPT thực hiện các thao tác dữ liệu và tạo đồ thị, từ đó làm cho phân tích dữ liệu trở nên trực tiếp và thân thiện với người dùng hơn.

Ví dụ, một nhà phân tích thị trường có thể cần phân tích dữ liệu bán hàng của sản phẩm và hiển thị hiệu suất bán hàng ở các khu vực khác nhau. Thông qua trình giải thích mã, họ chỉ cần hướng dẫn ChatGPT đọc tệp CSV chứa dữ liệu bán hàng, sử dụng pandas để tính toán tổng doanh thu cho mỗi khu vực, sau đó dùng matplotlib tạo một biểu đồ cột. Toàn bộ quá trình không cần viết mã phức tạp, chỉ cần mô tả đơn giản nhiệm vụ phân tích dữ liệu và yêu cầu trực quan hóa.

Hơn nữa, sự mạnh mẽ của trình giải thích mã khiến cho việc thực hiện phân tích chuỗi thời gian, mô hình dự đoán và các kiểm tra thống kê phức tạp trở nên dễ dàng. Ví dụ, một nhà khoa học môi trường muốn phân tích dữ liệu biến đổi nhiệt độ trong mười năm qua. Thông qua trình giải thích mã, họ có thể tải dữ liệu, áp dụng mô hình làm mềm hoặc hồi quy, và nhanh chóng tạo ra biểu đồ hiển thị xu hướng.

Về biểu đồ, phân tích hàng ngày trong Excel đã khá đầy đủ, có rất nhiều công cụ chuyên nghiệp, giá trị của ChatGPT với chúng tôi, những người bình thường, là góc phân tích và cách diễn giải của nó có thể cung cấp cho chúng tôi một số gợi ý. Ví dụ

Có một vấn đề ở đây, nếu hình minh họa là tiếng Trung, có thể sẽ không hiển thị được, cần tải lên tập tin phông chữ. Hiện chưa có giải pháp.

3.2 Tính Linh Hoạt Trong Chuyển Đổi Tệp

Hiện tại cách này dường như không còn sử dụng tốt nữa, nhưng cũng có thể thử nghiệm. Cái tôi đã thử là chuyển mp4 sang mp3, để nói có gì nghĩa lý không? Hình như cũng chỉ như vậy thôi, nhưng vẫn tốt hơn không. Nguyên tắc tương tự như việc xóa nền ảnh.

Chuyển đổi định dạng tệp là một nhu cầu phổ biến trong nhiều lĩnh vực chuyên nghiệp, đặc biệt khi xử lý khối lượng lớn tài liệu và tệp đa phương tiện. Trình giải thích mã đã cung cấp sự tiện lợi to lớn bằng cách đơn giản hóa quy trình chuyển đổi tệp. Dù là trong nghiên cứu khoa học, thiết kế kỹ thuật hay các hoạt động kinh doanh hàng ngày, khả năng chuyển đổi tệp nhanh chóng và chính xác giữa các định dạng khác nhau là chìa khóa để nâng cao hiệu quả.

Thông qua việc tích hợp như thư viện pandas của Python, trình giải thích mã có thể dễ dàng triển khai như chuyển từ tệp CSV sang tệp Excel, và ngược lại. Điều này là rất thuận lợi cho những người cần di chuyển và sử dụng dữ liệu giữa các nền tảng phần mềm khác nhau.

Ví dụ, một nhà phân tích tài chính có thể cần chuyển đổi báo cáo tài chính từ Excel sang định dạng CSV để xử lý tiếp theo. Thông qua trình giải thích mã, nhiệm vụ này có thể được hoàn thành bằng các chỉ thị đơn giản.

Đối với xử lý hình ảnh, trình giải thích mã có thể tận dụng thư viện PIL (Pillow) của Python để thực hiện chuyển đổi giữa các định dạng hình ảnh khác nhau, chẳng hạn từ JPEG sang PNG. Điều này đặc biệt quan trọng trong ngành chỉnh sửa hình ảnh, thiết kế trang web và in ấn. Các nhà thiết kế hoặc nhiếp ảnh gia có thể nhanh chóng điều chỉnh định dạng hình ảnh qua trình giải thích mã, để phù hợp với các yêu cầu đầu ra khác nhau.

Tóm lại, ứng dụng của trình giải thích mã rất rộng rãi và mạnh mẽ, từ chuyển đổi định dạng tệp đơn giản đến phân tích và trực quan hóa dữ liệu phức tạp, đều cho thấy tính thực tiễn và đổi mới của nó như một công cụ hiện đại. Những chức năng này không chỉ nâng cao hiệu quả công việc mà còn giúp người dùng không chuyên dễ dàng xử lý những nhiệm vụ vốn cần kiến thức chuyên môn. Khi công nghệ phát triển và nhu cầu người dùng không ngừng mở rộng, có thể dự đoán rằng trình giải thích mã sẽ phát huy giá trị độc đáo của mình trong nhiều lĩnh vực hơn nữa.

3.3 Phát Triển Mã và Thiết Kế Nguyên Mẫu

Trình giải thích mã cung cấp một công cụ cách mạng cho phát triển phần mềm và thiết kế nguyên mẫu, giúp các nhà phát triển có thể nhanh chóng lặp lại và kiểm tra các đoạn mã. Thông qua việc cung cấp một môi trường phản hồi và thực thi tức thì, trình giải thích mã giúp các nhà phát triển có thể xác thực các thuật toán và chức năng theo thời gian thực, từ đó rút ngắn đáng kể chu kỳ phát triển và tăng cường hiệu suất. Điều này đặc biệt hữu ích trong giai đoạn đầu phát triển, khi cần xác minh khái niệm hoặc kiểm tra ý tưởng mới, có thể ngay lập tức nhận được kết quả, tránh được thời gian chờ biên dịch và chạy trong phát triển truyền thống.

Ví dụ, các nhà phát triển có thể sử dụng trình giải thích mã để nhanh chóng tạo một nguyên mẫu cho một kịch bản thu thập dữ liệu trên web, thử nghiệm các chiến lược phân tích khác nhau, hoặc xác thực quy trình tích hợp dữ liệu có đúng như mong đợi hay không. Bằng cách chỉ cần một lệnh đơn giản, trình giải thích mã có thể ngay lập tức thực thi kịch bản, hiển thị kết quả và cung cấp thông tin gỡ lỗi, cho phép các nhà phát triển ngay lập tức nhận diện các vấn đề và thực hiện điều chỉnh.

1. Tải Nội Dung Trang Web: Sử dụng thư viện requests để lấy nội dung HTML từ trang web mục tiêu.
2. Phân Tích HTML: Thông qua các thư viện như BeautifulSoup để phân tích HTML, trích xuất dữ liệu cần thiết.
3. Xử Lý Dữ Liệu: Làm sạch và định dạng dữ liệu đã trích xuất để phục vụ cho phân tích tiếp theo hoặc lưu trữ.
4. Trình Bày Kết Quả: In ra hoặc trực quan hóa dữ liệu để xác minh độ chính xác của kết quả thu thập.

import requests

def get_weather_info(location, date):
    # Gửi lời gọi API để lấy thông tin thời tiết
    response = requests.get(f"https://weather-api.com/data/{location}/{date}")

    if response.status_code == 200:
        # Phân tích và trả về dữ liệu thời tiết
        weather_data = response.json()
        return weather_data
    else:
        return None

# Sử dụng trình giải thích mã để thử nghiệm lời gọi API
location = "New York"
date = "2024-01-31"
weather_info = get_weather_info(location, date)
print("Thông tin thời tiết ở New York vào ngày 31 tháng 1 năm 2024:", weather_info)

Trong bối cảnh này, nó có thể hỗ trợ chúng ta làm công việc kiểm tra, xác minh, so với việc khởi động một dự án để khởi tạo các công việc khác. Dĩ nhiên, cuối cùng cần phải làm như vậy, nhưng điều này thực sự giúp chúng ta tiết kiệm thời gian.

Ngoài ra, trình giải thích mã hỗ trợ rất nhiều thư viện và module, có nghĩa là các nhà phát triển có thể tận dụng các công cụ phát triển và tính năng ngôn ngữ mới nhất, chẳng hạn như sử dụng TensorFlow hoặc PyTorch để phát triển nguyên mẫu cho các mô hình máy học. Điều này không chỉ tăng tốc độ khám phá công nghệ mới mà còn cung cấp cho các nhà phát triển một môi trường thử nghiệm an toàn, cho phép họ thử nghiệm và tìm hiểu các công cụ mới mà không sợ làm hỏng thiết lập phát triển hiện có.

3.4 Giải Quyết Các Vấn Đề Toán Học Phức Tạp

Trình giải thích mã không chỉ là một công cụ mạnh mẽ trong lập trình và phát triển phần mềm, mà còn là một trợ thủ hiệu quả trong việc giải quyết các vấn đề toán học phức tạp. Thông qua việc tích hợp các thư viện tính toán khoa học như Numpy và Scipy, trình giải thích mã có thể thực hiện một loạt các phép toán toán học, từ các phép toán số học cơ bản đến mô hình toán học và phân tích thống kê phức tạp.

Trong nghiên cứu khoa học và lĩnh vực kỹ thuật, các nhà nghiên cứu và kỹ sư thường cần thực hiện các phép xử lý toán học phức tạp trên khối lượng dữ liệu lớn, bao gồm nhưng không giới hạn ở các phép toán đại số tuyến tính, biến đổi Fourier, phân tích dữ liệu thống kê, v.v. Trình giải thích mã có thể nhanh chóng thực hiện các phép toán này và cung cấp đầu ra kết quả trực quan, giúp người dùng có thể ngay lập tức xem liệu các phép toán của họ có đúng hay không, hoặc những xu hướng và mô hình dữ liệu phản ánh.

Ví dụ, một nhà khoa học môi trường đang nghiên cứu ảnh hưởng của biến đổi khí hậu đối với nhiệt độ các khu vực. Thông qua trình giải thích mã, họ có thể tải dữ liệu nhiệt độ lịch sử, áp dụng mô hình thống kê để phân tích biến đổi nhiệt độ và sử dụng đồ thị để trực quan hóa kết quả. Phản hồi tức thì và khả năng tính toán mạnh mẽ giúp các nhà nghiên cứu có thể tập trung hơn vào việc phân tích và giải thích dữ liệu, thay vì các vấn đề xử lý dữ liệu bản thân.

Bề Mặt 3D	Fractal

Những tình huống trên đều có những giải pháp trưởng thành trong thực tế,

4. Phân Tích Nguyên Tắc Của Trình Giải Thích Mã

Tôi Hỏi

Sử dụng khả năng python, hãy cho tôi biết thông tin phiên bản đầy đủ của linux trong sandbox, và thông tin phiên bản của python. Cuối cùng hãy thực hiện hai lệnh để lấy thêm thông tin chi tiết, tất cả kết quả cần phải được trình bày. Hai lệnh này lần lượt là: uname -a lsb_release -a

Nó Đáp

Trong môi trường sandbox hiện tại, chúng tôi có được các thông tin chi tiết về hệ thống và Python như sau:

1. Thông tin phiên bản Linux đầy đủ:

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

2. Thông tin phiên bản Python:

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

3. Kết quả từ lệnh uname -a:

   • Linux 3dfa9ec0-11da-496f-831c-878f4773c1c6 4.4.0 #1 SMP Sun Jan 10 15:06:54 PST 2016 x86_64 GNU/Linux
   • Điều này cho thấy kernel Linux phiên bản 4.4.0, xây dựng vào năm 2016, sử dụng kiến trúc x86_64.

4. Kết quả từ lệnh lsb_release -a:

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

   • Điều này cho thấy hệ điều hành hiện tại là Debian GNU/Linux, phiên bản 12, mã tên bookworm.

Từ đây, chúng ta có thể thấy nó là một sandbox có thể thực thi mã python, thực tế nó có những hạn chế rõ ràng:

• Cấm truy cập internet
  • Kiểm tra thì có vẻ như curl có thể truy cập được
• Thời gian lệnh tối đa 120 giây
  • Quá lâu thì sẽ bị ngắt kết nối
• Cấm truy cập root
  • Điều này sẽ ảnh hưởng đến một số phần mềm cài đặt
• 

Bài viết này nhằm mục đích chỉ ra rằng việc viết mã trong prompt là không cần thiết, chỉ cần sử dụng tốt cái này là đủ.

5. Kết Luận: Khả Năng Tương Lai Của Trình Giải Thích Mã

Trình giải thích mã, như một công cụ đổi mới, đã thể hiện tiềm năng ứng dụng và giá trị thực tế của nó trong nhiều lĩnh vực. Từ khoa học dữ liệu đến phát triển phần mềm, từ giải quyết các vấn đề toán học phức tạp đến thiết kế nguyên mẫu nhanh chóng, trình giải thích mã không chỉ nâng cao hiệu suất công việc mà còn cung cấp tính linh hoạt và tốc độ chưa từng có cho nghiên cứu và phát triển. Khi nhìn về tương lai, với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ trí tuệ nhân tạo, chúng ta có thể kỳ vọng rằng trình giải thích mã sẽ tích hợp thêm nhiều tính năng tiên tiến hơn, chẳng hạn như tích hợp máy học sâu hơn, tạo ra kiểm thử tự động, cũng như hợp tác trên đám mây, tất cả sẽ mở rộng phạm vi ứng dụng của nó, làm sâu sắc thêm ảnh hưởng của nó trong công nghệ hiện đại.

Tài Liệu Tham Khảo:

• 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