GPT4 코드 인터프리터 (코딩 진짜 잘함)

이번에 GPT-4에서 새로운 기술을 발표했다. 이제는 GPT 포스팅은 그만해야지 생각했는데 자고 일어나면 새로운 기술들이 나온다. 그래도 안 해야지 생각했지만 이번에 작성하는 이유는 생각이 많아지기 때문이다.

 

그동안 ChatGPT로 코딩을 하면 생각보다 잘 작성하지 못해 많이들 사용 안했던거 같은데 이번에 베타버전으로 나온 코드 인터프리터가 있다. 자세한 설명보다 어떻게 사용하는지 밑에 작성해 보려고 한다.

Code interpreter

Try a version of ChatGPT that knows how to write and execute python code, and can work with file uploads. Try asking for help with data analysis, image conversions, or editing a code file. Note: files will not persist beyond a single session.

우선 기본적으로 유료 모드여야 한다. 다음 세팅에 들어가 Beta features에 들어가면 Code interpreter가 있다. 다음 실행을 한 뒤 GPT-4에 가면 실행할 수 있게 된다.

 

다음 백준에서 랜덤으로 문제를 가져와 봤다.

이렇게 설명과 함께 코드를 작성해 준다.

import heapq
import sys
input = sys.stdin.readline
INF = int(1e9) # 무한을 의미하는 값으로 10억을 설정

# 노드의 개수, 간선의 개수를 입력받기
v, e = map(int, input().split())
# 시작 노드 번호를 입력받기
start = int(input())
# 각 노드에 연결되어 있는 노드에 대한 정보를 담는 리스트를 만들기
graph = [[] for i in range(v + 1)]
# 최단 거리 테이블을 모두 무한으로 초기화
distance = [INF] * (v + 1)

# 모든 간선 정보를 입력받기
for _ in range(e):
    a, b, c = map(int, input().split())
    # a번 노드에서 b번 노드로 가는 비용이 c라는 의미
    graph[a].append((b, c))

def dijkstra(start):
    q = []
    # 시작 노드로 가기 위한 최단 경로는 0으로 설정하여, 큐에 삽입
    heapq.heappush(q, (0, start))
    distance[start] = 0
    while q: # 큐가 비어있지 않다면
        # 가장 최단 거리가 짧은 노드에 대한 정보 꺼내기
        dist, now = heapq.heappop(q)
        # 현재 노드가 이미 처리된 적이 있는 노드라면 무시
        if distance[now] < dist:
            continue
        # 현재 노드와 연결된 다른 인접한 노드들을 확인
        for i in graph[now]:
            cost = dist + i[1]
            # 현재 노드를 거쳐서, 다른 노드로 이동하는 거리가 더 짧은 경우
            if cost < distance[i[0]]:
                distance[i[0]] = cost
                heapq.heappush(q, (cost, i[0]))

# 다익스트라 알고리즘을 수행
dijkstra(start)

# 모든 노드로 가기 위한 최단 거리를 출력
for i in range(1, v + 1):
    # 도달할 수 없는 경우, INF 출력
    if distance[i] == INF:
        print("INF")
    # 도달할 수 있는 경우 거리를 출력
    else:
        print(distance[i])

실행을 해봤다. 너무나도 잘 된다. 앞으로는 개발을 할거면 내가 조금만 공부하고 보고 베껴오는 거보다는 더 깊고 전문적으로 공부하고 생각하는걸 직접 구현해야 하는 시대가 왔다.