ChatGPT與搜索引擎合體，谷歌都不香了，LeCun轉(zhuǎn)發(fā)｜在線可玩

Pine 2022-12-09 12:42:11 來(lái)源：量子位

Alex Pine 發(fā)自 凹非寺

量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

見(jiàn)慣了列表式搜索引擎，你有沒(méi)有想過(guò)給它換種畫(huà)風(fēng)？

有人腦洞大開(kāi)，把艷驚四座的ChatGPT和必應(yīng)搜索結(jié)合起來(lái)，搞出了一個(gè)智能搜索引擎：

既有ChatGPT式的問(wèn)答，又像普通搜索引擎那樣列出鏈接，方便你分分鐘溯源確認(rèn)。

（好家伙，這是ChatGPT風(fēng)靡后，大家的靈感小宇宙都爆發(fā)了嗎？）

此搜索引擎名為Perplexity。

有意思的是，在某些問(wèn)題上，其回答準(zhǔn)確性甚至超越了搜索引擎界大哥Google。

就拿馬斯克之前發(fā)的一條推文來(lái)說(shuō)，它不僅總結(jié)出了推文的由來(lái)，還將推文的內(nèi)容解釋了一通，每條都有理有據(jù)。

反觀谷歌搜索，就只是列出了相關(guān)鏈接。

Perplexity一經(jīng)發(fā)布，很快吸引了一大波關(guān)注，連LeCun大佬也轉(zhuǎn)發(fā)了。

對(duì)了，還有大家比較關(guān)心的一點(diǎn)，用這個(gè)Perplexity AI，無(wú)需注冊(cè)，沒(méi)有廣告，免費(fèi)在線可玩！

結(jié)合GPT3.5的智能搜索引擎

你可能疑惑：為什要把ChatGPT和搜索引擎結(jié)合起來(lái)？

據(jù)開(kāi)發(fā)者分享，靈感來(lái)自Google PageRank算法，用于在其搜索引擎結(jié)果中對(duì)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行排名。

PageRank的工作原理是，計(jì)算一個(gè)頁(yè)面的鏈接數(shù)量和質(zhì)量，以粗略估計(jì)對(duì)該網(wǎng)站的重要性。

另外，還有一個(gè)重要的原因是，ChatGPT邏輯雖強(qiáng)，但它自身是沒(méi)有網(wǎng)頁(yè)瀏覽功能的。

而在圖片、新聞搜索等方面，必應(yīng)都表現(xiàn)得很出色。

于是，他們把ChatGPT背后的語(yǔ)言大模型OpenAI GPT 3.5，和微軟的必應(yīng)檢索系統(tǒng)整合在一起；同時(shí)吸取這二者的長(zhǎng)處，弄出“集大成者”P(pán)erplexity。

既然Perplexity本質(zhì)上也屬于是搜索引擎，那它表現(xiàn)如何？和谷歌有什么不同？

舉一些簡(jiǎn)單的栗子~

比如輸入：

世界的第十大奇跡是什么？

Perplexity回答稱(chēng)，這現(xiàn)在其實(shí)并無(wú)明確答案。還貼心的給出幾種參考版本，并像寫(xiě)論文似的附上引用鏈接。

對(duì)同一個(gè)問(wèn)題，Google置頂?shù)幕卮鹁椭苯又该鳎号撂剞r(nóng)神廟——但這其實(shí)是有爭(zhēng)議的。

可見(jiàn)，在這個(gè)問(wèn)題上，Perplexity的回答比谷歌更靠譜。

不過(guò)，Perplexity也有不那么聰明的時(shí)候，比如問(wèn)它：

什么是LLMs（Large Language Models，大語(yǔ)言模型的縮寫(xiě)）？

結(jié)果AI似乎忽略了字母s，回答稱(chēng)LLM是法律博士。

但其實(shí)，在谷歌搜索這個(gè)話題，答案幾乎也是一水兒的“法律博士”。（這局他倆打平了）

另外，一個(gè)簡(jiǎn)單的“雞兔同籠”問(wèn)題就可以讓Perplexity翻車(chē)。

當(dāng)然，ChatGPT也翻車(chē)了，還翻出了不同的版本…..

不過(guò)，Perplexity還有一項(xiàng)谷歌搜索沒(méi)有的特點(diǎn)——用戶可以對(duì)不滿意的回答點(diǎn)踩，后臺(tái)會(huì)據(jù)此來(lái)不斷優(yōu)化答案。

背后的公司

最后，再來(lái)看看這個(gè)被LeCun轉(zhuǎn)發(fā)的搜索神器背后，是何許人也。

該項(xiàng)目自一個(gè)紐約大學(xué)和加州大學(xué)校友聯(lián)合創(chuàng)辦的公司，今年8月份才成立，目前公司的員工數(shù)還不到十人。

Aravind Srinivas是Perplexity AI創(chuàng)始人之一，畢業(yè)于加州大學(xué)伯克利分校。

在創(chuàng)建Perplexity AI之前，他曾就職于OpenAI，研究語(yǔ)言和擴(kuò)散生成模型。

Denis Yarats是Perplexity AI的另一位創(chuàng)始人，是紐約大學(xué)人工智能的博士生，同時(shí)還是加州大學(xué)伯克利分校的訪問(wèn)博士生，曾在Facebook AI Research工作六年。

他的研究方向是通過(guò)學(xué)習(xí)有效的視覺(jué)表征，提高樣本效率，使強(qiáng)化學(xué)習(xí)變得實(shí)用。

傳送門(mén)：
https://www.perplexity.ai/
參考鏈接：
[1] https://twitter.com/perplexity_ai/status/1600551871554338816?s=46&t=2ytqZYr83XyLrUeSuDSerg
[2] https://twitter.com/ylecun/status/1600631725213761536?s=46&t=2ytqZYr83XyLrUeSuDSerg