Wolfram Alpha Chat을 통해 GPT 플러그인은 다른 수준에 도달하고 있습니다. ChatGPT와 같이 인간과 유사한 방식으로 응답할 수 있지만 인간의 능력 범위를 넘어서는 정확한 계산을 가능하게 하는 Wolfram Alpha의 “계산 초능력”에 액세스할 수 있는 플랫폼을 상상해 보십시오.
ChatGPT는 에세이, 구인 모의 인터뷰, 블로그 게시물 등 다양한 맥락에서 정확해 보이는 응답을 생성할 수 있기 때문에 한동안 화제가 되었습니다. 그러나 더 많이 사용하면 한계를 알게 됩니다. 이 상황에서 Wolfram Alpha가 유용합니다.
Wolfram Alpha의 설립자이자 CEO인 Stephen Wolfram이 주장하는 것처럼 모든 “유용한” 작업이 진정으로 “인간과 같은” 것은 아닙니다. 사실 인간의 능력을 뛰어넘는 계산을 하는 것이 애초에 컴퓨터가 만들어진 주된 이유였습니다. 그리고 Alpha는 그 분야에서 뛰어납니다.
Wolfram Alpha ChatGPT 플러그인이 다른 수준에 도달하는 방법
모르는 경우 AI 모델도 완벽하지 않습니다. ChatGPT는 일부 할머니가 실제 사람이라고 오도할 수 있지만 계산에 있어서는 자주 실패합니다. 또한 ‘추측’이 많아 정밀 조사에 부적합하다.
최근 사건(인터넷 연결이 없기 때문에), 확실한 사실 또는 간단한 수학 문제에 대한 질문에 답할 수 없습니다.
이 때문에 정확한 응답을 위해 ChatGPT에 의존할 수 없습니다.
ChatGPT와 달리 Wolfram Alpha는 뛰어난 계산 능력에도 불구하고 사용자 쿼리의 미묘함과 동기를 파악하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 무엇이 그들을 독특하게 만드는지 조사해 봅시다.
AI 시스템은 통계적 또는 상징적 방법을 사용하여 만들 수 있습니다.
ChatGPT는 큰 텍스트 코퍼스에 대해 훈련을 받고 단어와 구 사이의 상관관계와 패턴을 학습할 때 통계적 접근 방식을 사용하여 인간과 유사한 응답을 생성합니다.
반면 Wolfram Alpha는 상징적 접근 방식을 취합니다. 일련의 규칙, 논리 및 지식 표현을 사용하여 계산을 수행하고 쿼리에 대한 답변을 제공하는 지식 기반 시스템입니다.
ChatGPT와 달리 Wolfram은 가능한 한 많은 실제 변수의 상징적 표현을 공식화할 수 있는 고유한 계산 언어를 가지고 있습니다. 수학적 계산, 데이터 분석 및 기후, 지리 및 경제에 대한 사실적 데이터 제공과 관련된 질문을 포함하여 모든 사실 기반 질문에 답변하도록 요청할 수 있습니다.
그러나 이러한 이점은 Alpha가 다른 AI 모델을 크게 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있기 때문에 사람을 넘어 확장됩니다.
Wolfram Alpha ChatGPT 플러그인을 결합하면 두 모델이 서로를 보완하고 하나의 시스템으로 더 잘 작동할 수 있습니다. Wolfram Alpha는 지식을 활용하여 정확하고 상징적인 계산 언어를 제공할 수 있는 반면 ChatGPT는 사람이 쓰는 것과 유사한 글을 생성할 수 있습니다. 그 결과 사용자는 일상 언어로 질문을 하고 실제 데이터를 기반으로 정확한 응답을 받을 수 있습니다.
Wolfram Alpha에서 생성된 결과는 ChatGPT를 사용하여 자연어로 설명할 수도 있습니다.
관심을 불러일으키는 Wolfram
최근 스티븐 울프램이 울프램알파와 챗GPT를 결합하자고 제안해 궁금증을 자아낸다. 그는 구체적인 내용을 밝히지 않았지만 그의 블로그 게시물은 Wolfram Research 팀이 은밀하게 획기적인 무언가를 개발하고 있는지에 대해 숙고하게 만들었습니다. 또한 그는 프로그래머가 두 가지 언어 패러다임을 융합하기 위한 자체 제안을 제시하도록 적극적으로 권장합니다.
한편 IBM의 양자 컴퓨팅 옹호자인 제임스 위버(James Weaver)는 문제를 스스로 해결하고 프로그래머 그룹을 모아 이 합병에 대한 자신만의 해석을 구성했습니다. Stephen이 생각한 것과 정확히 일치하지는 않지만 이름을 ChatGPT-LangChain으로 지정했으며 Stephen이 생각했던 것과 매우 유사합니다.
LangChain은 ChatGPT가 Alpha(ChatGPT가 구축된 기술)와 함께 작동하도록 가르치는 대신 Alpha와 GPT 3.5를 모두 결합한 솔루션을 개발합니다. 사용자의 쿼리에 따라 시스템은 Alpha 또는 GPT 3.5에 대한 API 호출을 수행합니다.
쿼리가 컴퓨팅 모델(정확한 데이터 또는 계산이 필요함)에 더 적합한 쿼리인 경우 Alpha에 대한 API 호출을 수행합니다. 그러나 쿼리가 더 많은 창의성과 덜 정밀함을 요구하는 경우 API를 통해 GPT 3.5가 호출됩니다.
특수 설계된 작업을 수행할 수 있는 자유를 별개의 뇌 영역에 부여하는 것으로 간주하십시오. Weaver의 개념은 간단하고 유용하지만 더 많은 사람들이 보다 포괄적인 AI 챗봇의 이점을 인식함에 따라 앞으로 몇 달 안에 보다 세련된 버전이 제공될 것입니다.
ChatGPT가 인터넷에서 데이터를 수신하고 사실에 입각한 최신 데이터를 제공할 수 있도록 하는 동시에 다양한 목적으로 서비스를 제공할 수 있는 Wolfram Alpha ChatGPT 플러그인 이외의 다른 플러그인이 있습니다. 확인하고 싶다면 다른 기사에서 새 플러그인에 대해 설명했습니다. OpenAI ChatGPT 플러그인은 챗봇을 인터넷에 연결합니다.
