Fonte original: Cérebro corpo polar
Fonte da imagem: Gerado por Unbounded AI
Todos sabemos que os grandes modelos devem nascer para serem úteis para aplicações. Então, qual aplicativo pode dar pleno jogo para o potencial de valor de modelos grandes de IA mais rápido e se tornar a primeira parada para o pouso de modelos grandes? Quando se trata dessa pergunta, muitas pessoas vão primeiro responder: pesquisar.
Por um lado, isto porque, após a explosão do ChatGPT, o “principal acionista” da Microsoft integrou pela primeira vez as suas capacidades na pesquisa do Bing, e uma vez anunciou que iria contar com as vantagens dos grandes modelos para escolher o irmão mais velho da indústria Google. Então, no contexto da replicação em larga escala de grandes modelos no círculo de IA da China, é natural pensar em promover a pesquisa + modelos grandes primeiro no lado da aplicação.
Por outro lado, os motores de busca têm naturalmente a vantagem de estarem profundamente integrados com a IA. Já em 2014 e 2015, gigantes tradicionais dos motores de busca, como o Baidu e o Google, começaram a integrar tecnologias de IA, como aprendizagem profunda e gráfico de conhecimento, na pesquisa, de modo a melhorar a capacidade do motor de busca de compreender as instruções do utilizador e aumentar a relevância interna dos resultados de pesquisa.
Pode-se ver que o modelo grande + pesquisa pode ser dito ser o momento e lugar certos. Após quase um ano de exploração, o grande modelo + aplicação de pesquisa da indústria de IA da China tem sido gradualmente enriquecido. Embora as mudanças trazidas pelos grandes modelos de pesquisa não tenham surgido completamente, uma ideia de exploração relativamente diversa foi formada.
A fim de permitir que todos entendam mais vividamente o progresso atual do modelo grande + pesquisa, e compreendam a diferenciação de diferentes ideias. Pensamos numa metáfora: modelo grande + pesquisa, como um jogo de damas. As peças de xadrez nas mãos de todos os jogadores são as mesmas, ou seja, a tecnologia de grandes modelos e a tecnologia de busca. E o seu objetivo final é o mesmo, ou seja, incubar a primeira aplicação popular na era dos grandes modelos.
Mas no processo de jogar xadrez, cada um deles tem movimentos de xadrez diferentes. No momento, eles estão divididos em três gêneros.
Participante 1: Modelo grande como um plugin melhorado para motores de busca
A pesquisa é o contacto mais frequente entre as pessoas e a informação na era da Internet. Os mecanismos de pesquisa precisam entender tanto a intenção do usuário quanto grandes quantidades de informações. Como um centro entre a informação e as pessoas, a necessidade de os motores de busca melhorarem a sua inteligência é interminável.
A diferença que o modelo grande traz para o motor de busca é que ele pode não só melhorar a experiência do motor de busca tradicional, mas também trazer vários recursos de geração de conteúdo para a intenção do usuário e resultados de pesquisa através do modelo AIGC.
Por exemplo, um modelo grande pode não apenas melhorar a precisão da pesquisa, mas também mesclar vários resultados de pesquisa em uma única caixa de conteúdo, economizando tempo dos usuários. Isso equivale a dar aos usuários algumas ferramentas de pesquisa adicionais fora da estrutura de pesquisa tradicional.
Com base nesta ideia, a indústria começou a explorar o primeiro modo de pesquisa de modelo grande + : a capacidade de modelo grande como um plug-in aprimorado para motores de busca. No mercado nacional, o representante desse gênero é o Baidu.
Pode-se dizer que o negócio de pesquisa é a primeira parada da Baidu para a transformação de produtos através dos grandes recursos de modelo da Wenxin. Nesta fase, o Baidu adicionou dois “plug-ins aprimorados” baseados em recursos AIGC ao mecanismo de pesquisa.
A primeira é agregar informações na primeira resposta.
No processo de combinar a tecnologia de IA com a pesquisa, a Baidu coloca grande ênfase no conceito de “o primeiro resultado da pesquisa é atender às necessidades dos usuários”. O recurso de modelo grande pode agregar informações importantes dos resultados da pesquisa para gerar resumos de conteúdo. Com base neste modelo, Baidu atualizou a capacidade de responder a primeira resposta no motor de busca, que abrange não só informações de texto, mas também entende o vídeo através de um grande modelo para resumir o resumo. Neste modo, ao adicionar os resultados que o usuário deseja pesquisar no conteúdo do vídeo, o usuário não pode mais assistir ao vídeo, mas obter diretamente um resumo do conteúdo do vídeo através da primeira resposta.
De acordo com dados divulgados pelo Baidu, a taxa de satisfação da primeira pesquisa no passado foi de apenas cerca de 40%, mas depois de adicionar a grande capacidade do modelo, a taxa chegou a 70%. Pode-se ver que a grande capacidade do modelo, como um plug-in do motor de busca, é obter feedback positivo.
Outro tipo de “plug-in aprimorado” de modelo grande combinado com a pesquisa é fornecer uma barra de diálogo de IA, além da barra de pesquisa, que é o recurso de “parceiro de IA” lançado pela Baidu Search na Mobile Ecological Conference em maio deste ano.
Os parceiros de IA podem conduzir perguntas e respostas do AIGC com os usuários, ajudar os usuários a completar recursos como marcar respostas, fornecer fontes de informação, resumir resumos de documentos, etc., ao usar mecanismos de pesquisa, e também apoiar a invocação de outras ferramentas e serviços.
Em outras palavras, o Baidu fornece plug-ins AIGC com base em grandes recursos de modelo na interface do mecanismo de busca e fora do mecanismo de pesquisa, para que o mecanismo de busca possa obter uma reconstrução de modelo grande de vários ângulos. Coincidentemente, essa linha de pensamento é muito semelhante à integração do Google do chatbot Bard em seu mecanismo de busca
Pode-se ver que os fabricantes com as vantagens tradicionais dos motores de busca estão mais inclinados a usar modelos grandes como plug-ins de melhoria, e integrar a ideia de “1+1 é maior que 2” nos motores de busca tradicionais de vários ângulos.
Participante 2: Aplicação de pesquisa semelhante ao ChatGPT
Além de melhorar as capacidades dos motores de busca tradicionais, o modelo grande também traz outro problema: é possível contornar o formulário de pesquisa tradicional e gerar diretamente novos produtos de pesquisa com base nas capacidades AIGC?
Esta possibilidade foi também explorada. O próprio ChatGPT tem a capacidade de entender semântica, perguntas e respostas multirredondadas, geração de conteúdo, etc., e, em certa medida, isso também pode ser visto como uma espécie de “pesquisa”. Só que o conteúdo da pesquisa mudou de palavras-chave para perguntas e necessidades, e os resultados da pesquisa mudaram de páginas da Web para conteúdo de texto gerado diretamente.
Como resultado, um novo tipo de produto de pesquisa que surgiu na indústria de IA da China pode ser chamado de pesquisa semelhante ao ChatGPT. Entre eles, os “concorrentes” representativos são a busca Tiangong AI lançada por Kunlun Wanwei.
Este tipo de motor de busca toma completamente AIGC como a lógica central do produto. Os usuários usam linguagem natural para expressar a intenção de suas necessidades e, em seguida, a interface de pesquisa responde a respostas relevantes, em vez de exibir um grande número de links da web, como os mecanismos de pesquisa tradicionais.
Relativamente falando, uma das inovações da pesquisa de IA da Tiangong está no índice de fontes. Ao usar plataformas AIGC, como o ChatGPT, muitas vezes nos deparamos com a incerteza do que a IA responderá. O grande modelo de muitas perguntas não consegue dar a resposta correta, e até inventa argumentos, fontes de literatura, fontes de notícias, etc., o que é amplamente reclamado como “absurdo grave de IA”.
A pesquisa Tiangong AI enfatiza a geração de respostas e a fonte de informação de referência ao mesmo tempo, de modo a garantir que os usuários possam rastrear a referência de informações, o que evita muito o problema de confiança da plataforma AIGC. E suas fontes de informação de referência também são relativamente ricas, incluindo sites de notícias, plataformas de perguntas e respostas de conhecimento, vídeos, etc.
No entanto, nesta fase, a fronteira entre a pesquisa semelhante ao ChatGPT e a plataforma AIGC ainda é difícil de distinguir, e a perceção dos usuários sobre ela não é clara. Este modelo precisa ser ainda mais popularizado e testado pelos usuários.
Jogador 3: Pesquisa Vertical de Pouso de Modelo Grande
Depois de o panorama dos motores de busca ser relativamente estável, surgiu uma ideia do setor: depois de a oportunidade de pesquisa geral não ser grande, o motor de busca pode fazer esforços no campo de pesquisa vertical, de modo a consolidar a base de utilizadores com procura contínua neste campo. Sogou Search e Quark fizeram esforços no campo da busca vertical. Entre eles, o Quark alcançou bons resultados entre os usuários jovens em virtude de sua capacidade de pesquisa vertical.
A terceira ideia de modelo grande + busca é assumir a liderança no desembarque de modelos grandes na busca vertical. Desta forma, fortalece a capacidade de compreensão de linguagem natural e a experiência de recuperação de informação em áreas de pesquisa específicas. Neste campo, o atual jogador representante é o Quark. Em 14 de novembro, o grupo de negócios de informação inteligente do Alibaba lançou um modelo quark large. Com base no seu próprio posicionamento diferenciado, a aplicação do modelo quark large dará prioridade à aplicação de pesquisa profissional e outros serviços de informação. Além do modelo básico de linguagem grande, o modelo quark large também derivará modelos verticais, como assistência médica e educação, o que mostra a importância que o quark atribui ao campo do conhecimento especializado.
Atualmente, a assistência médica, a educação e as ciências humanas e sociais são as principais direções para a busca vertical de grandes modelos. Essas direções têm fortes exigências para fontes de informação, e têm as características de palavras-chave vagas, informações menos eficazes e lógica forte, que são mais adequadas para modelos grandes exercerem suas próprias características do que pesquisas gerais. Ao mesmo tempo, a combinação de modelos grandes e pesquisa vertical também pode reduzir os custos do produto e melhorar a eficiência geral dos modelos grandes no campo de pesquisa.
Na verdade, há também uma variante da combinação de pesquisa vertical e modelos grandes, ou seja, cada disco de rede está atualmente online com uma função de pesquisa com recursos de compreensão de linguagem natural. Você pode usar informações importantes, como descrições e adjetivos vagos, para recuperar dados do disco de rede, especialmente para fotos, vídeos e outros conteúdos.
É tudo um trampolim para super apps
Então a pergunta é, qual é o modo correto para modelo grande + pesquisa?
Desculpe, a resposta só pode estar esperando.
Modelo grande + pesquisa é um cenário de pouso de modelo grande logicamente muito promissor. Portanto, depois que o ChatGPT começou a explodir, a Microsoft construiu o recurso de modelo grande no BingChat e lançou muitas palavras cruéis sobre a pesquisa do Google. Mas, quase um ano depois, a Microsoft separou muitos de seus recursos de IA do negócio de busca, e o domínio de mercado do Google não foi afetado. Percebe-se que ainda há um longo caminho a percorrer da teoria à prática neste cenário.
Olhando para o mercado nacional, você descobrirá que os três modos de exploração ainda estão lutando separadamente, e não há muito confronto, e não há reconhecimento geral de modelo grande + pesquisa no lado do usuário, e até mesmo seu grau de pouso é muito inferior ao próprio aplicativo de diálogo semelhante ao ChatGPT. Três razões podem ser encontradas:
**1. Estas três tentativas de modelo grande + pesquisa não completaram o avanço do formulário do produto de 0 para 1. **Nascido para fortalecer e completar o mecanismo de busca anterior e produtos de diálogo de IA, por isso não tem um ponto de inflamação de produto muito interessante.
**2. Nesta fase, a melhoria da experiência de pesquisa do modelo grande não é forte na experiência do utilizador em massa. **Ele só pode ser usado como uma ferramenta profissional em áreas acadêmicas, de TI e outras.
**3.In disso, o espaço de comercialização do modelo grande + pesquisa não é claro. **Após a adição da tecnologia de modelo em larga escala, o modelo de negócios e o nível de comercialização dos produtos de busca não mudaram muito, por isso receberam atenção insuficiente do mercado de capitais.
A longo prazo, o objetivo final do modelo grande + pesquisa deve ser formar uma super aplicação na era dos modelos grandes. Assim como o surgimento dos mecanismos de busca na era da Internet, mudou completamente o modo de aquisição e interação de informações das pessoas.
E se este é o objetivo, o grande modelo de hoje + exploração de busca será inevitavelmente um trampolim no caminho das peças de xadrez. Somente deixando as peças de xadrez continuarem a saltar é que uma mudança qualitativa pode ocorrer em um determinado nó no futuro.
Enquanto você puder manter o grande modelo e a busca avançando, a luz em primeiro plano ainda é muito maior do que a escuridão.
