Nguồn gốc: Brain polar body
![]()
Nguồn hình ảnh: Được tạo bởi Unbounded AI
Chúng ta đều biết rằng các mô hình lớn phải được sinh ra để hữu ích cho các ứng dụng. Vậy, ứng dụng nào có thể phát huy hết tiềm năng giá trị của các mô hình lớn AI nhanh nhất và trở thành điểm dừng chân đầu tiên cho cuộc đổ bộ của các mô hình lớn? Khi nói đến câu hỏi này, nhiều người sẽ trả lời đầu tiên: tìm kiếm.
Một mặt, điều này là do, sau sự bùng nổ của ChatGPT, “cổ đông lớn” Microsoft lần đầu tiên tích hợp khả năng của mình vào tìm kiếm Bing và từng tuyên bố rằng họ sẽ dựa vào lợi thế của các mô hình lớn để chọn ra người anh lớn Google trong ngành. Sau đó, trong bối cảnh nhân rộng quy mô lớn của các mô hình lớn trong vòng tròn AI của Trung Quốc, việc nghĩ đến việc thúc đẩy tìm kiếm + các mô hình lớn trước tiên ở phía ứng dụng là điều tự nhiên.
Mặt khác, các công cụ tìm kiếm tự nhiên có lợi thế là được tích hợp sâu với AI. Ngay từ năm 2014 và 2015, những gã khổng lồ công cụ tìm kiếm truyền thống như Baidu và Google đã bắt đầu tích hợp các công nghệ AI như học sâu và biểu đồ tri thức vào tìm kiếm, để cải thiện khả năng hiểu hướng dẫn người dùng của công cụ tìm kiếm và tăng cường mức độ liên quan nội bộ của kết quả tìm kiếm.
Có thể thấy, mô hình lớn + tìm kiếm có thể nói là đúng thời điểm và địa điểm. Sau gần một năm khám phá, mô hình lớn + ứng dụng tìm kiếm của ngành công nghiệp AI của Trung Quốc đã dần được làm phong phú. Mặc dù những thay đổi do các mô hình lớn mang lại để tìm kiếm chưa hoàn toàn xuất hiện, một ý tưởng khám phá tương đối đa dạng đã được hình thành.
Để mọi người hiểu rõ hơn về tiến độ hiện tại của mô hình lớn + tìm kiếm và hiểu được sự khác biệt của các ý tưởng khác nhau. Chúng tôi nghĩ về một phép ẩn dụ: mô hình lớn + tìm kiếm, giống như một trò chơi cờ caro. Các quân cờ trong tay của tất cả người chơi đều giống nhau, đó là công nghệ mô hình lớn và công nghệ tìm kiếm. Và mục tiêu cuối cùng của họ là như nhau, đó là ươm tạo ứng dụng phổ biến đầu tiên trong kỷ nguyên của các mô hình lớn.
Nhưng trong quá trình chơi cờ, mỗi người trong số họ có những nước cờ khác nhau. Hiện tại, chúng được chia thành ba thể loại.
**Thí sinh 1: Mô hình lớn như một plugin nâng cao cho các công cụ tìm kiếm **
Tìm kiếm là sự tiếp xúc thường xuyên nhất giữa con người và thông tin trong kỷ nguyên Internet. Công cụ tìm kiếm cần hiểu cả ý định của người dùng và lượng thông tin khổng lồ. Là một trung tâm giữa thông tin và con người, nhu cầu về các công cụ tìm kiếm để cải thiện trí thông minh của họ là không bao giờ kết thúc.
Sự khác biệt mà mô hình lớn mang lại cho công cụ tìm kiếm là nó không chỉ có thể nâng cao trải nghiệm của công cụ tìm kiếm truyền thống mà còn mang lại khả năng tạo nội dung khác nhau cho ý định của người dùng và kết quả tìm kiếm thông qua mô hình AIGC.
Ví dụ: một mô hình lớn không chỉ có thể cải thiện độ chính xác của tìm kiếm mà còn hợp nhất nhiều kết quả tìm kiếm thành một hộp nội dung duy nhất, tiết kiệm thời gian của người dùng. Điều này tương đương với việc cung cấp cho người dùng một số công cụ tìm kiếm bổ sung bên ngoài khung tìm kiếm truyền thống.
Dựa trên ý tưởng này, ngành công nghiệp bắt đầu khám phá chế độ đầu tiên của mô hình lớn + tìm kiếm: khả năng của mô hình lớn như một plug-in nâng cao cho các công cụ tìm kiếm. Tại thị trường trong nước, đại diện của thể loại này là Baidu.
![]()
Kinh doanh tìm kiếm có thể nói là điểm dừng chân đầu tiên của Baidu để chuyển đổi sản phẩm thông qua khả năng mô hình lớn của Wenxin. Ở giai đoạn này, Baidu đã thêm hai “plug-in nâng cao” dựa trên khả năng AIGC vào công cụ tìm kiếm.
Đầu tiên là tổng hợp thông tin trong câu trả lời đầu tiên.
Trong quá trình kết hợp công nghệ AI với tìm kiếm, Baidu rất chú trọng đến khái niệm “kết quả tìm kiếm đầu tiên là đáp ứng nhu cầu của người dùng”. Khả năng mô hình lớn có thể tổng hợp thông tin chính từ kết quả tìm kiếm để tạo tóm tắt nội dung. Dựa trên mô hình này, Baidu đã cập nhật khả năng trả lời câu trả lời đầu tiên trong công cụ tìm kiếm, không chỉ bao gồm thông tin văn bản mà còn hiểu video thông qua một mô hình lớn để tóm tắt tóm tắt. Trong chế độ này, bằng cách thêm kết quả mà người dùng muốn tìm kiếm trong nội dung video, người dùng không còn có thể xem video nữa mà trực tiếp nhận được bản tóm tắt nội dung video thông qua câu trả lời đầu tiên.
Theo dữ liệu do Baidu công bố, tỷ lệ hài lòng của lần tìm kiếm đầu tiên trong quá khứ chỉ khoảng 40%, nhưng sau khi thêm khả năng mô hình lớn, tỷ lệ lên tới 70%. Có thể thấy rằng khả năng mô hình lớn, như một plug-in công cụ tìm kiếm, là để có được phản hồi tích cực.
Một loại mô hình lớn “plug-in nâng cao” khác kết hợp với tìm kiếm là cung cấp thanh đối thoại AI ngoài thanh tìm kiếm, đây là khả năng “đối tác AI” được Baidu Search đưa ra tại Hội nghị Sinh thái Di động vào tháng Năm năm nay.
Các đối tác AI có thể tiến hành Hỏi &Đáp AIGC với người dùng, giúp người dùng hoàn thành các khả năng như đánh dấu câu trả lời, cung cấp nguồn thông tin, tóm tắt tóm tắt tài liệu, v.v., khi sử dụng công cụ tìm kiếm và cũng hỗ trợ gọi các công cụ và dịch vụ khác.
Nói cách khác, Baidu cung cấp các plug-in AIGC dựa trên khả năng mô hình lớn trong giao diện công cụ tìm kiếm và bên ngoài công cụ tìm kiếm, để công cụ tìm kiếm có thể có được một bản dựng lại mô hình lớn từ nhiều góc độ. Thật trùng hợp, dòng suy nghĩ này rất giống với việc Google tích hợp chatbot Bard vào công cụ tìm kiếm của nó
Có thể thấy rằng các nhà sản xuất với lợi thế truyền thống của công cụ tìm kiếm có xu hướng sử dụng các mô hình lớn làm plugin nâng cao và tích hợp ý tưởng “1 + 1 lớn hơn 2” vào các công cụ tìm kiếm truyền thống từ nhiều góc độ.
Thí sinh 2: Ứng dụng tìm kiếm giống ChatGPT
Ngoài việc tăng cường khả năng của các công cụ tìm kiếm truyền thống, mô hình lớn còn mang đến một vấn đề khác: liệu có thể bỏ qua hình thức tìm kiếm truyền thống và trực tiếp tạo ra các sản phẩm tìm kiếm mới dựa trên khả năng của AIGC không?
Cũng đã có một số thăm dò về khả năng này. Bản thân ChatGPT có khả năng hiểu ngữ nghĩa, hỏi đáp nhiều vòng, tạo nội dung, v.v. và ở một mức độ nào đó, đây cũng có thể được coi là một loại “tìm kiếm”. Chỉ là nội dung của tìm kiếm đã thay đổi từ từ khóa sang câu hỏi và nhu cầu và kết quả tìm kiếm đã thay đổi từ các trang web sang nội dung văn bản được tạo trực tiếp.
Do đó, một loại sản phẩm tìm kiếm mới đã xuất hiện trong ngành công nghiệp AI của Trung Quốc có thể được gọi là tìm kiếm giống như ChatGPT. Trong số đó, các “thí sinh” đại diện là tìm kiếm AI Thiên Cung do Kunlun Wanwei phát động.
![]()
Loại công cụ tìm kiếm này hoàn toàn lấy AIGC làm logic cốt lõi của sản phẩm. Người dùng sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để thể hiện ý định nhu cầu của họ, và sau đó giao diện tìm kiếm phản hồi các câu trả lời có liên quan, thay vì hiển thị một số lượng lớn các liên kết web như các công cụ tìm kiếm truyền thống.
Nói một cách tương đối, một trong những đổi mới của tìm kiếm Tiangong AI nằm ở chỉ mục nguồn. Khi sử dụng các nền tảng AIGC như ChatGPT, chúng ta thường phải đối mặt với sự không chắc chắn về những gì AI sẽ trả lời. Mô hình lớn của nhiều câu hỏi không thể đưa ra câu trả lời chính xác, và thậm chí tạo ra các lập luận, nguồn tài liệu, nguồn tin tức, v.v., bị phàn nàn rộng rãi là “AI vô nghĩa nghiêm trọng”.
Tìm kiếm Tiangong AI nhấn mạnh việc tạo ra các câu trả lời và nguồn thông tin tham khảo cùng một lúc, để đảm bảo rằng người dùng có thể theo dõi tham chiếu thông tin, điều này tránh được vấn đề tin cậy của nền tảng AIGC. Và nguồn thông tin tham khảo của nó cũng tương đối phong phú, bao gồm các trang tin tức, nền tảng hỏi đáp kiến thức, video, v.v.
Tuy nhiên, ở giai đoạn này, ranh giới giữa tìm kiếm giống ChatGPT và nền tảng AIGC vẫn còn khó phân biệt và nhận thức của người dùng về nó vẫn chưa rõ ràng. Mô hình này cần được người dùng phổ biến và thử nghiệm hơn nữa.
**Người chơi 3: Tìm kiếm dọc hạ cánh mô hình lớn **
Sau khi bối cảnh công cụ tìm kiếm tương đối ổn định, đã có một ý tưởng công nghiệp như vậy: sau khi cơ hội tìm kiếm chung không lớn, công cụ tìm kiếm có thể nỗ lực trong lĩnh vực tìm kiếm dọc, để củng cố cơ sở người dùng với nhu cầu tìm kiếm liên tục trong lĩnh vực này. Sogou Search và Quark đều đã có những nỗ lực trong lĩnh vực tìm kiếm dọc. Trong số đó, Quark đã đạt được kết quả tốt trong số những người dùng trẻ nhờ khả năng tìm kiếm theo chiều dọc.
Ý tưởng thứ ba của mô hình lớn + tìm kiếm là dẫn đầu trong việc hạ cánh các mô hình lớn trong tìm kiếm dọc. Bằng cách này, nó tăng cường khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên và trải nghiệm truy xuất thông tin trong các lĩnh vực tìm kiếm cụ thể. Trong lĩnh vực này, người chơi đại diện hiện tại là Quark. Ngày 14/11, nhóm kinh doanh thông tin thông minh của Alibaba đã công bố mô hình quark lớn. Dựa trên định vị khác biệt của riêng nó, việc áp dụng mô hình lớn quark sẽ ưu tiên cho việc áp dụng tìm kiếm chuyên nghiệp và các dịch vụ thông tin khác. Ngoài mô hình ngôn ngữ lớn cơ bản, mô hình quark lớn cũng sẽ rút ra các mô hình dọc như chăm sóc y tế và giáo dục, điều này cho thấy tầm quan trọng của quark gắn liền với lĩnh vực kiến thức chuyên ngành.
![]()
Hiện nay, chăm sóc y tế, giáo dục, khoa học xã hội và nhân văn là những hướng chính để tìm kiếm theo chiều dọc của các mô hình lớn. Các hướng này có yêu cầu mạnh mẽ đối với các nguồn thông tin và có đặc điểm là từ khóa mơ hồ, thông tin kém hiệu quả và logic mạnh, phù hợp hơn cho các mô hình lớn để phát huy đặc điểm riêng của chúng so với các tìm kiếm chung. Đồng thời, sự kết hợp của các mô hình lớn và tìm kiếm dọc cũng có thể giảm giá thành sản phẩm và nâng cao hiệu quả tổng thể của các mô hình lớn trong lĩnh vực tìm kiếm.
Trên thực tế, cũng có một biến thể của sự kết hợp giữa tìm kiếm dọc và các mô hình lớn, đó là mỗi đĩa mạng hiện đang trực tuyến với chức năng tìm kiếm với khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên. Bạn có thể sử dụng thông tin chính như mô tả và tính từ mơ hồ để truy xuất dữ liệu đĩa mạng, đặc biệt là đối với hình ảnh, video và nội dung khác.
Tất cả đều là bàn đạp cho các siêu ứng dụng
Vì vậy, câu hỏi là, chế độ nào là câu trả lời chính xác cho mô hình lớn + tìm kiếm?
Xin lỗi, câu trả lời chỉ có thể chờ đợi.
Mô hình lớn + tìm kiếm là một kịch bản hạ cánh mô hình lớn rất hứa hẹn về mặt logic. Do đó, sau khi ChatGPT mới bắt đầu bùng nổ, Microsoft đã xây dựng khả năng mô hình lớn vào BingChat và đưa ra rất nhiều lời lẽ tàn nhẫn về tìm kiếm của Google. Nhưng gần một năm sau, Microsoft đã tách ra rất nhiều khả năng AI của mình từ kinh doanh tìm kiếm và sự thống trị thị trường của Google không bị ảnh hưởng. Có thể thấy, vẫn còn một chặng đường dài để đi từ lý thuyết đến thực hành trong kịch bản này.
![]()
Nhìn lại thị trường trong nước, bạn sẽ thấy rằng ba chế độ khám phá vẫn đang chiến đấu riêng biệt và không có nhiều sự đối đầu, và không có sự công nhận chung về mô hình lớn + tìm kiếm ở phía người dùng, và thậm chí mức độ hạ cánh của nó kém xa so với chính ứng dụng đối thoại giống như ChatGPT. Ba lý do có thể được tìm thấy:
**1. Ba lần thử mô hình lớn + tìm kiếm này đã không hoàn thành sự đột phá của hình thức sản phẩm từ 0 đến 1. ** Sinh ra để củng cố và hoàn thiện các công cụ tìm kiếm và các sản phẩm đối thoại AI trước đó, vì vậy nó không có một điểm nóng sản phẩm rất thú vị.
**2. Ở giai đoạn này, sự cải thiện trải nghiệm tìm kiếm của mô hình lớn không mạnh trong trải nghiệm của người dùng đại chúng. ** Nó chỉ có thể được sử dụng như một công cụ chuyên nghiệp trong học thuật, CNTT và các lĩnh vực khác.
**3.In thêm, không gian thương mại hóa mô hình lớn + tìm kiếm không rõ ràng. **Sau khi bổ sung công nghệ mô hình quy mô lớn, mô hình kinh doanh và mức độ thương mại hóa của các sản phẩm tìm kiếm không có nhiều thay đổi nên chưa nhận được sự quan tâm đúng mức từ thị trường vốn.
Về lâu dài, mục tiêu cuối cùng của mô hình lớn + tìm kiếm phải là hình thành một siêu ứng dụng trong thời đại của các mô hình lớn. Cũng giống như sự xuất hiện của các công cụ tìm kiếm trong kỷ nguyên Internet, nó đã thay đổi hoàn toàn chế độ thu thập và tương tác thông tin của mọi người.
Và nếu đây là mục tiêu, mô hình lớn + khám phá tìm kiếm ngày nay chắc chắn sẽ là bàn đạp trên con đường của các quân cờ. Chỉ bằng cách để các quân cờ tiếp tục nhảy, một sự thay đổi về chất mới có thể xảy ra tại một nút nhất định trong tương lai.
Miễn là bạn có thể giữ cho mô hình lớn và tìm kiếm di chuyển về phía trước, ánh sáng ở tiền cảnh vẫn lớn hơn nhiều so với bóng tối.
