LangChain：如何組合 ChatGPT 和 Wolfram Alfa 以獲得更準確和詳細的答案
簡單來說
LangChain 是一次嘗試教 AI 如何與 Wolfram Alpha 一起工作 ChatGPT.
系統對 Alpha 或 GPT 3.5，取決於用戶的問題。
LangChain 可以解決世界上數學、物理和知識方面的一堆問題。
不再討論人工智能是否通過 圖靈測試. 結果，創建了可以區分人工智能生成的文本和人類編寫的文本的檢測器。 如今，對於任何人來說，靠自己完成這件事即使不是不可能，也是具有挑戰性的。
不依賴於這種探測器的完善，人們已經開始接受新的生活規則。 例如，他們 禁止使用生成式人工智能 考試中的語言工具和 強制科學論文的作者 以書面形式報告此類工具的任何使用情況。
從今年開始，我們不再懷疑 ChatGPT 可以寫一個 演講、論文、佈道或訃告 在專業層面。 現在，我們對此類人工智能係統提出了完全不同的主張。
例如，什麼是真正的人工智能？
- AI 無法創造出一首偉大的歌曲（因為，作為澳大利亞著名搖滾音樂家、詩人和作家 Nick Cave 寫入 關於寫的歌詞 ChatGPT 按照尼克·凱夫的風格，“歌曲源於痛苦和艱難的創作內心鬥爭，算法沒有感覺，數據也沒有受到影響”）；
- AI 比以往任何時候都更先進，但它在回答以下問題時經常出錯：
- 了解測量單位（例如，芝加哥和東京之間有多遠？）；
- 複雜的計算（例如，3 的 73 次方是多少？）；
- 最近事件的當前知識（例如，2022 年 XNUMX 月全球發生的事情）。
但是人工智能領域的一切都在以瘋狂的速度發展。 如果第 1 點（創作“偉大的歌曲”）仍然存在問題，那麼第 2 點已經取得了重大進展。
一個月前，斯蒂芬·沃爾夫勒姆 建議這樣的解決方案 is GPT 池化和 Wolfram Alpha。 它可以提供語言智慧、理解和處理自然語言訊息的強大組合，從 GPT，以及計算智能，以計算術語理解和處理信息，來自 Wolfram Alpha。 這種組合可以讓你透過結合兩種思維來獲得更準確和詳細的答案：語言和計算。
這樣的組合可以實現理想的人工智能助手 在人類文本生成之間輕鬆切換 以及使用自然語言命令的非人類計算任務。 理想情況下， ChatGPT 應該學習 Wolfram 語言，這是一種人類和計算機可以“計算思考”的語言。
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IBM 的 James Weaver 對此進行了首次簡化嘗試。 他創建了自己的積分方法版本， ChatGPT-浪鏈。 這並不完全是沃爾夫勒姆的初衷，而是對他方法的模仿。 而不是教學 ChatGPT 如何與Alpha合作，LangChain簡單地將Alpha和 GPT 3.5、技術 ChatGPT 是建立在. 系統對 Alpha 或 GPT 3.5，取決於用戶的問題。 如果問題更適合需要確鑿事實或計算的計算模型，它將對 Alpha 進行 API 呼叫。 但如果問題需要較低的精度和更多的創造力，它會呼叫 API GPT 3.5.
LangChain 可以解決世界上數學、物理和知識方面的一堆問題。 在談話的最後，LangChain“猜測”到 2035 年 AI 可以達到人類智能水平。
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關於作者
Damir 是團隊領導、產品經理和編輯 Metaverse Post，涵蓋 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主題 Web3- 相關領域。 他的文章每月吸引超過一百萬用戶的大量讀者。 他似乎是一位在 SEO 和數字營銷方面擁有 10 年經驗的專家。 達米爾曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《紐約客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作為數字游牧者往返於阿聯酋、土耳其、俄羅斯和獨聯體國家之間。 達米爾獲得了物理學學士學位，他認為這賦予了他在不斷變化的互聯網格局中取得成功所需的批判性思維技能。
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