LangChain: Framework tuyệt vời kết hợp giữa ChatGPT và Wolfram Alfa

LangChain là framework tuyệt vời được sinh ra để tận dụng sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn nhằm tạo ra các ứng dụng trong thực tế.

• Giải pháp đào tạo nhân sự doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI
• Muốn làm lập trình viên thì học ngành gì và học ở đâu?
• Đây là thời đại mà việc đặt câu hỏi quan trọng hơn câu trả lời
• Trợ lý AI cho marketing - công cụ hiệu quả cho các nhà tiếp thị 
• Tìm hiểu khoá học tool AI cho marketing tại FUNiX

LangChain là framework tuyệt vời được sinh ra để tận dụng sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn để tạo ra các ứng dụng trong thực tế.

Các chatbot đang bị đưa vào giới hạn

Việc trí tuệ nhân tạo có vượt qua bài kiểm tra Turing hay không thì không cần phải bàn cãi nữa. Do đó, các công cụ kiểm tra có thể phân biệt văn bản do trí tuệ nhân tạo tạo ra với văn bản do con người viết ra đã được tạo ra. Ngày nay, thật khó khăn, nếu không muốn nói là không thể, đối với bất kỳ ai để tự mình hoàn thành việc này.

Không phụ thuộc vào sự hoàn hảo của những checktool này, mọi người đã bắt đầu đưa ra những quy tắc mới. Ví dụ như cấm sử dụng các công cụ ngôn ngữ AI tổng quát trong các kỳ thi và bắt buộc các tác giả của các bài báo khoa học phải báo cáo bất kỳ việc sử dụng các công cụ đó trong bài viết của họ.

Hạn chế của các Chatbot

Từ năm nay trở đi, không còn nghi ngờ gì về việc ChatGPT có thể viết một bài phát biểu, bài luận, bài giảng ở cấp độ chuyên nghiệp. Tuy nhiên, vẫn có những vấn đề mà trí tuệ nhân tạo hay AI không thể giải quyết được ví dụ như sau:

• AI không thể tạo ra một bài hát hay (bởi vì, như nhạc sĩ, nhà thơ, nhà văn nhạc rock nổi tiếng người Úc Nick Cave đã viết về lời bài hát do ChatGPT viết theo phong cách của Nick Cave, “các bài hát nảy sinh từ sự đau khổ và đấu tranh nội tâm khó khăn để sáng tạo, và các thuật toán làm không cảm thấy, và dữ liệu không bị ảnh hưởng”).
• AI tiên tiến hơn bao giờ hết, nhưng nó thường mắc lỗi khi trả lời các câu hỏi yêu cầu:
• Hiểu biết về các đơn vị đo lường (ví dụ, khoảng cách giữa Chicago và Tokyo là bao xa?);
• Các phép tính phức tạp (ví dụ: 3 mũ 73 bằng bao nhiêu?);
• Kiến thức hiện tại về các sự kiện gần đây (ví dụ: những gì đã xảy ra trên toàn cầu vào tháng 2 năm 2022).

Nhưng mọi thứ trong lĩnh vực AI đang phát triển với tốc độ chóng mặt. Và nếu vẫn còn vấn đề với điểm 1 (tạo ra “những bài hát tuyệt vời”), thì điểm 2 đã có những tiến bộ đáng kể.

Sự ra đời của LangChain

Hãy cùng tìm hiểu về sự ra đời của LangChain:

Đề xuất sự kết hợp giữa ChatGPT và Wolfram Alpha

Stephen Wolfram đã đề xuất một giải pháp tổng hợp giữa ChatGPT và Wolfram Alpha. Đó chính là LangChain. Langchain có thể cung cấp sự kết hợp mạnh mẽ giữa trí thông minh ngôn ngữ, hiểu và xử lý thông tin theo ngôn ngữ tự nhiên, từ GPT và trí thông minh điện toán, hiểu và xử lý thông tin theo thuật ngữ điện toán, từ Wolfram Alpha. Sự kết hợp này cho phép bạn có được câu trả lời chính xác và chi tiết hơn bằng cách kết hợp hai loại tư duy: ngôn ngữ và tính toán.

Sự kết hợp như vậy có thể cho phép một trợ lý AI lý tưởng dễ dàng chuyển đổi giữa việc tạo văn bản của con người và các tác vụ tính toán không phải của con người bằng một lệnh ngôn ngữ tự nhiên. Lý tưởng nhất là ChatGPT nên được dạy để nói Ngôn ngữ Wolfram, một ngôn ngữ mà con người và máy tính có thể “suy nghĩ bằng máy tính”.

Phá bỏ nhiều giới hạn

Nỗ lực đơn giản hóa đầu tiên về điều này là của James Weaver tại IBM. Anh  đã tạo ra phiên bản tiếp cận tích hợp của riêng mình, ChatGPT-LangChain. Đây không chính xác là những gì Wolfram nghĩ đến, mà là sự bắt chước cách tiếp cận của anh ta. Thay vì dạy ChatGPT cách làm việc với Alpha, LangChain chỉ đơn giản là kết hợp Alpha và GPT 3.5, công nghệ mà ChatGPT được xây dựng trên đó. Hệ thống thực hiện lệnh gọi API tới Alpha hoặc GPT 3.5, tùy thuộc vào câu hỏi của người dùng. Nếu câu hỏi phù hợp hơn với mô hình tính toán yêu cầu các dữ kiện hoặc tính toán khó, thì câu hỏi sẽ thực hiện lệnh gọi API tới Alpha. Nhưng nếu câu hỏi yêu cầu độ chính xác thấp hơn và sáng tạo hơn, nó sẽ thực hiện lệnh gọi API tới GPT 3.5. LangChain có thể giải quyết một loạt các vấn đề về toán học, vật lý và kiến thức về thế giới.

Quỳnh Anh (dịch từ Mpost.io)

Link bài gốc: https://mpost.io/langchain-how-to-combine-chatgpt-and-wolfram-alfa-to-get-more-accurate-and-detailed-answers/

Tin liên quan:

• Sai lầm khiến bạn dễ nản khi học lập trình và cách vượt qua
• FUNiX mở rộng hợp tác tại Nhật, thêm cơ hội việc làm cho học viên
• Xây dựng văn hóa học tập: Biến suy thoái thành cơ hội
• Chuyện nữ sinh học trực tuyến để tốt nghiệp đại học sớm
• 5 cách tìm việc IT khôn ngoan cho người ít kinh nghiệm
• Nhân sự nghỉ việc từ công ty lớn khó khăn thích nghi với startup
• Những lưu ý quan trọng dành cho bạn khi chuyển ngành học
• Tại sao CNTT là lĩnh vực nghề nghiệp hấp dẫn hiện nay
• Các yếu tố quan trọng quyết định thành công trong sự nghiệp IT