LangChain: como combinar ChatGPT e Wolfram Alfa para obter respostas mais precisas e detalhadas
Em Breve
LangChain é uma tentativa de ensinar a IA a trabalhar com Wolfram Alpha e ChatGPT.
O sistema faz uma chamada de API para Alpha ou GPT 3.5, dependendo da dúvida do usuário.
O LangChain pode resolver vários problemas de matemática, física e conhecimento do mundo.
Não é mais necessário discutir se a inteligência artificial passou no Turing teste. Como resultado, foram criados detectores capazes de diferenciar textos gerados por inteligência artificial de textos escritos por humanos. Hoje em dia, é desafiador, se não impossível, para qualquer um fazer isso por conta própria.
Não contando com a perfeição de tais detectores, as pessoas já começaram a aceitar novas regras de vida. Por exemplo, eles proibir o uso de IA generativa ferramentas de linguagem em exames e obrigar autores de artigos científicos relatar qualquer uso de tais ferramentas por escrito.
A partir deste ano, não temos mais dúvidas de que ChatGPT pode escrever um discurso, ensaio, sermão ou obituário a nível profissional. Agora, fazemos afirmações completamente diferentes sobre esses sistemas de IA.
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Por exemplo, o que é IA real?
- A IA não pode criar uma grande música (porque, como o famoso roqueiro, poeta e escritor australiano Nick Cave escreve sobre letras escritas por ChatGPT no estilo de Nick Cave, “as músicas surgem do sofrimento e da difícil luta interna pela criação, e os algoritmos não sentem, e os dados não sofrem”);
- A IA está mais avançada do que nunca, mas frequentemente comete erros ao responder perguntas que exigem:
- Uma compreensão das unidades de medida (por exemplo, qual é a distância entre Chicago e Tóquio?);
- Cálculos complexos (por exemplo, quanto é 3 elevado a 73?);
- Conhecimento atual de eventos recentes (por exemplo, o que aconteceu ao redor do mundo em fevereiro de 2022).
Mas tudo no campo da IA está se desenvolvendo em uma velocidade louca. E se ainda houver problemas com o ponto 1 (criar “grandes canções”), então já houve avanços significativos com o ponto 2.
Há um mês, Stephen Wolfram sugeriu que tal solução is GPT pooling e Wolfram Alpha. Pode fornecer uma combinação poderosa de inteligência linguística, compreensão e processamento de informações em termos de linguagem natural, desde GPTe inteligência computacional, compreensão e processamento de informações em termos computacionais, da Wolfram Alpha. Essa combinação permite obter respostas mais precisas e detalhadas ao combinar dois tipos de pensamento: linguístico e computacional.
Tal combinação poderia permitir um assistente de IA ideal alternar facilmente entre geração de texto humano e tarefas computacionais não humanas com comando de linguagem natural. Idealmente, ChatGPT devem ser ensinados a falar a Wolfram Language, uma linguagem na qual humanos e computadores podem “pensar computacionalmente”.
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A primeira tentativa simplificada foi feita por James Weaver na IBM. Ele criou sua própria versão da abordagem integral, ChatGPT-LangChain. Isso não é exatamente o que Wolfram tinha em mente, mas sim uma imitação de sua abordagem. Em vez de ensinar ChatGPT como trabalhar com Alpha, LangChain simplesmente combina Alpha e GPT 3.5, a tecnologia que ChatGPT é construído. O sistema faz uma chamada de API para Alpha ou GPT 3.5, dependendo da dúvida do usuário. Se a pergunta for mais adequada a um modelo computacional que exija fatos ou cálculos concretos, ela fará uma chamada de API para Alpha. Mas se a pergunta exigir menos precisão e mais criatividade, fará uma chamada de API para GPT 3.5.
O LangChain pode resolver vários problemas de matemática, física e conhecimento do mundo. No final da conversa, LangChain “adivinhou” que a IA seria capaz de atingir o nível de inteligência humana até 2035.
Nós o incentivamos a conversar com LangChain você mesmo. Tudo é grátis; você só precisa de um OpenAI Chave API.
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Sobre o autor
Damir é o líder de equipe, gerente de produto e editor da Metaverse Post, abordando tópicos como AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse e Web3-Campos relacionados. Seus artigos atraem um grande público de mais de um milhão de usuários todos os meses. Ele parece ser um especialista com 10 anos de experiência em SEO e marketing digital. Damir foi mencionado em Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto e outras publicações. Ele viaja entre os Emirados Árabes Unidos, Turquia, Rússia e CEI como um nômade digital. Damir formou-se em física, o que ele acredita ter lhe dado as habilidades de pensamento crítico necessárias para ter sucesso no cenário em constante mudança da internet.
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