AI アプリケーションは何千もありますが、本当にお金と時間をかける価値があるのはどれでしょうか?
この質問に関して、アクセンチュアの人工知能上級顧問であり、ハーバード ビジネス レビュー ポッドキャスト チャンネルのホストであるアジーム アズハル氏は次のように答えています。「どちらかを選ばなければならないとしたら、ChatGPT や Claude ではなく、Perplexity.ai を選びます。たくさんグーグルしたのに代わるものです。」
アズハル氏が競合他社に勝ると述べた Perplexity.ai は、世界初の完全に機能する会話型回答エンジンです。大規模な言語モデルによって駆動され、チャットボットと検索エンジンの機能を組み合わせています。ユーザーは自然言語で直接質問できます。Perplexity は、さまざまなソースからの情報を迅速にフィルタリングして要約し、会話形式で正確かつ直接的な回答を提供します。完全なリンクが含まれており、より深い探索につながります。
発売から 1 年後、Perplexity はその優れた製品エクスペリエンスと正確な知識の取得により、Google Bard や Bing Chat よりも優れたユーザー評価を獲得し、a16z の GenAI Web 製品のトップ 10 にリストされました。現在、月間アクティブ ユーザー数は 1,000 万人、モバイル アプリケーションのダウンロード数は 100 万件を超え、2023 年を通じて提供されるクエリ数は 5 億件を超えています。
数日前、チームはソーシャルプラットフォーム上で、IPV主導による7,360万米ドルのシリーズB資金調達を完了し、同社の評価額は5億2,000万米ドルに達したと発表した。この豪華な投資陣にはNEA、Databricks Ventures、元Twitter副社長のエラッド・ギル氏、元GitHub CEOのナット・フリードマン氏なども含まれている。半導体大手エヌビディアやアマゾンの創設者ジェフ・ベゾスさえも株式投資に惹かれた。
Nat Friedman 氏はすぐに支持を表明しました。「過去 6 か月間で、Perplexity は私が日常的に頻繁に使用するツールになりました。この成果は簡単ではありませんが、彼らの粘り強い実行と優れたセンスを十分に示しています。」
ユーザーは次のように賞賛しています。
「おめでとうございます。当然のことです。私はほぼ初日から Perplexity を使用していますが、一度も失望したことはありません。2023 年、Perplexity は次のことを行うのに役立ちました。
- 14年以上続いたReddit中毒をやめた
- Google への依存から解放されました
- AI (GPT-4) と本当に必要な通信方法を学びました。」
「Perplexity を使用してフィットネスの知識を検索することは、大量のリンクを開いて記事を読むことなく、最高の情報を入手できる唯一の方法です。Google よりもはるかに優れています。」
「Perplexity の流星的な台頭は驚くべきもので、私にとって Perplexity は多くのユースケースで常に Google や ChatGPT に取って代わりました。」
「Perplexity は、独自のモデルをトレーニングしなくても価値のある AI 企業を構築できることを証明しています。モデルは基礎にすぎず、本当の価値はその他すべてにあります。」
Perplexity AI は設立して 2 年足らずで、従業員数は 40 人未満で、オフィスはサンフランシスコの共有スペースにあり、有名人からアマチュアまで多くの熱狂的なファンを魅了しています。AI 企業があちこちに出現していますが、どうすれば検索エンジン業界から抜け出すことができるでしょうか?
AIによる情報発見と好奇心の「スイス・アーミー・ナイフ」
Perplexity ページを開くと、全体的なレイアウトは非常にシンプルです: 左側の列はホームページの「ホーム」、人気の検索結果を表示する「ディスカバー」、および独自の歴史的な質問を表示する「ライブラリ」です。右側のメイン インターフェイスは質問を入力できるダイアログ ボックス。
一見するとChatGPTやBardとあまり変わらないように思えますが？心配しないでください。この小さなダイアログ ボックスの左下隅にある「フォーカス」が最初のハイライトです。
それをクリックすると、いくつかの機能オプションが表示されます。ネットワーク全体の検索に加えて、具体的に学術論文をレビューしたり、Reddit からディスカッションの意見を入手したり、特に計算知識エンジン Wolfram Alpha を引用した YouTube でビデオを見つけて視聴したりすることも選択できます。 、または単にテキストチャットを生成するだけです。
検索範囲をカスタマイズすることで、ユーザーは役に立たない情報の干し草の山の中から針を探すのを避け、必要なものをより迅速かつ正確に取得できるため、学者や知識労働者の間で特に人気があります。
ダイアログボックス内の「Copilot」スイッチは、Perplexityが今年5月に開始した新しいリサーチアシスタント機能です。開くと、ユーザー入力に基づいてパーソナライズされた提案が提供され、検索結果が最適化され、インタラクティブなエクスペリエンスを向上させるためのさらなるガイダンスが提供されます。
この機能は当初 GPT-4 によって駆動されていましたが、8 月の最適化後、微調整された GPT-3.5 がデフォルトとなり、推論機能を損なうことなく応答速度が大幅に向上しました。
次に、さらにユニークな機能が次々と登場します。
従来のインデックス作成と、大規模モデルの推論およびテキスト変換機能を組み合わせた製品である Perplexity は、次のように機能します。ユーザーがクエリを入力すると、クエリを理解して再構築し、ライブ インデックスから関連リンクを抽出します。次に、Perplexity はユーザーのクエリに答えるタスクを LLM に引き渡し、すべてのリンクを読み取り、関連する段落を抽出して各リンクからコンテンツを統合し、最終的に正確で包括的な回答を形成し、追跡可能性と継続的な質問をサポートします。
たとえば、2 日前に出たばかりの「OpenAI GPT Store がオンラインになりました」というニュースについて質問してください。
テキストの 1 段落のみで応答する他の生成型チャットボットとは異なり、Perplexity の検索結果には次の部分が含まれます。
「ソース」 - 回答で引用されているすべてのソースをリストし、クリック可能なリンクをサポートします。
「回答」 – コンテンツの集約から得られた構造化された回答。テキストには出典の引用が含まれます。この例では、GPT ストアの詳細と最新情報を完全に説明します。
「関連」 - 回答が完了すると、Perplexity は、興味があると思われる関連する質問もいくつか提供します。クリックして直接質問することも、テキストの送信を続けることもできます。たとえば、下の図の提案は、「GPT ストアとは何ですか、またどのように機能しますか」、「独自の GPT を作成して共有するにはどうすればよいですか」、「GPT ストアで GPT を使用する利点は何ですか」です。
また、インターネット上の関連する写真やビデオをフィルタリングして、ユーザーがクリックして直接視聴できるようにします。
時事問題を常に追い続ける必要があるテクノロジー記者として、私も無数のウィンドウや Web ページに迷い込み、情報を見つけるために 1 つずつ繰り返し開くプロセスで、精神的にも肉体的にも疲れ果てることがよくあります。Perplexity の強力、高速、ユーザーフレンドリーなワンストップ検索エクスペリエンスは非常にお勧めできますが、データ収集にはあまりユーザーフレンドリーではありません。
さらに、ニューヨーク・タイムズは、OpenAIに対する侵害訴状の中で、ChatGPTの不明確な出典表示を厳しく批判した。Perplexity のほとんど衝撃的なオリジナルのテキスト リンクは完璧な雷保護であり、著作権所有者によって高く評価されている必要があります。
次に、郵便番号 95133 付近で最も手頃な価格の印刷所を見つけるという現実の問題を解決する際に、このツールがどのように機能するかを見てみましょう。Perplexity のコパイロット機能が開始され、必要な印刷タイプを尋ねられ、「カラー印刷」または「ポスター」が選択されます。
その後、Perplexity は 20 の引用元を提供し、最終候補として 6 店舗をリストしました。各社の公式サイト、住所、事業範囲などを可能な限り掲載しています。
Google で同じ質問を検索したところ、予想どおり、最初の 4 つの結果は広告によってスポンサーされていました。さらに、Google マップ、Yelp ランキング、印刷会社の公式 Web サイト、reddit フォーラムなどがごちゃ混ぜに存在します。Perplexity の直感的で正確なインターフェースから見ると、確かに少し混乱しており、有効な情報を識別するのに長い時間がかかります。
Twitter ユーザー @Ebastos は、現在検索の 70% ～ 80% が Perplexity に依存していると述べました。また、多くの人が、好みの検索エンジンを Google から Perplexity に習慣的に移行し、さまざまな問題を解決するためにますます使用していると述べています。
過去の回答を見つけるのが難しい場合は、カテゴリごとにお気に入りに追加して、簡単にまとめたり、他の人と共有したりできます。ユーザーは設定にアイデンティティ、職業、好みなどの個人プロフィールを入力して、よりパーソナライズされた回答を得ることができます。
Perplexity は現在 28 の言語をサポートしており、無料で使用でき、広告は含まれません。ただし、プロ ユーザーになるために月々 20 ドルを支払う用意がある場合は、大きなモデルを自分で切り替えることができます。素早い検索のためのデフォルトの GPT-3.5 に加えて、Perplexity 独自の微調整されたオープン ソース モデルもあります。 Google Gemini Pro、Anthropic Claude 2.1、GPT-4。画像生成、Copilot の無制限使用、ファイル アップロードなどの機能を選択してロックを解除します。
しかし、チャットボットはたくさんあるのに、Perplexity がどのようにして巨人よりも優れているのか、と疑問に思うかもしれません。
まず第一に、その最大の利点は、会話機能と強力な検索エンジンの精度を組み合わせていることです。
たとえば、ユーザーが再生可能エネルギーの最新の開発について質問すると、Perplexity は単に情報のリンクや断片を返すだけでなく、技術の進歩から政策の影響、市場の動向に至るまですべてを含む包括的な応答を生成します。セマンティックな質問と積極的な質問により、より質の高い回答が生成されます。これには強力な知識属性があり、生成された各文にはデータ ソースへの明確なリンクがあるため、大規模なモデルであるかのような錯覚が生じる可能性はほとんどありません。
2つ目は特異性です。
Perplexity の創設者の 1 人である Aravind Srinivas 氏は、Bing が複数の機能を 1 つの製品に統合しようとした結果、ユーザー エクスペリエンスが混乱し、正確な使用例が明確にならなかったと考えています。また、ChatGPT には他にも多くの機能が付属しているため、プラグインや特定の機能を完璧にすることに注力している企業にその機能を奪われてしまう可能性があります。
「対照的に、私たちは自由形式の会話を避け、引用された回答エンジンを作成することだけに重点を置きました。この焦点を絞った戦略により、実用的で明確な位置付けの製品を作成することができました。」
同氏の見解では、Google はジレンマにも直面している。なぜなら、生成検索エクスペリエンスの向上により、非常に重要な広告収入源が損なわれる可能性があるからである。直接的な答えを提供する能力を制限する既得権益を保護するために、「Google と競争することが完全に実現可能であることに気づきました。」
過去のページのファンが今では Google に取って代わられています
野心的な創設者アラビンド スリニバスは、Perplexity AI の CEO でもあります。
2017 年にインド工科大学を卒業し、博士号を取得するためにカリフォルニア大学バークレー校に入学し、深層強化学習に深く魅了されました。ロンドンの DeepMind でインターンをしていたとき、スリニバスは Google の初期の頃に関する本を読み、ラリーとサーゲイから非常にインスピレーションを受けました。PageRank アルゴリズムの進化や、トランスフォーマーなどの深層学習モデルの優れた新しいアーキテクチャを作成する企業に魅了された彼は、「Attending Is All You Need」の共著者の 1 人である Ashish Vaswani とともに Google Brain で働き始め、その後 OpenAI で働き始めました。 . 研究員として1年。
2022 年の夏、Jasper や Copy.ai などの生成 AI スタートアップが実際の収益を上げ始め、Github が有料機能を開始すると、初日から数千人が支払いを開始しました。これにより、スリニバスさんは時代が変わり、自分の興味はもはや学術的なものではなく、「会社を設立するのに最適な瞬間だ」と感じました。
その後、スリニバス氏はシリコンバレーの著名なエンジェル投資家エラッド・ギル氏や元GitHub CEOのナット・フリードマン氏らと連絡を取り、起業家としてのアイデアを伝えた。Denis Yarats、Johnny Ho、Andy Konwinski の 3 人の共同創設者を見つけ、Perplexity AI が誕生しました。
その中で、Denis Yarats は Perplexity の最高技術責任者であり、Meta AI で研究科学者として働いていました。Johnny Ho は最高戦略責任者を務め、ランキングとバックエンド システム開発を担当しています。Andy Konwinski は、もう 1 つの人気のあるテクノロジー企業である Databricks の共同創設者でもあります。
ウォール・ストリート・ジャーナルのキャロリン・フォンによる写真
スリニバス氏は、ラリー・ペイジとグーグルの大ファンだという。「私はいつも、グーグルと同じ規模と野心で何かをしたいという衝動に駆られていた。正確で、本物で、学術的であり、答えはすぐに入手でき、思い出せる。出典: これらは何か」 「私はそれを大切にし、体現することに努めています。私と私の周囲の人々が日々賢くなり、地球の知的資本を向上させるのに役立つ製品を構築することは、私にとって個人的に深い意味があります。」
過去 20 年にわたり、Google や Bing などの主要な検索エンジンにより、人々はキーワードを使用して Web を検索することに慣れてきました。ユーザーは、返されたリンクを通じて必要な情報を見つける必要があります。時間が経つにつれて、これらの象徴的な「10 の青いリンク」は、広告やアルゴリズムに最適化されたコンテンツによってどんどん埋もれていきます。従来の検索 Web サイトはオークション市場のようになっていて、検索結果はもはや当初のものではありません。非常に本物で信頼できるものになっています。
幸いなことに、LLM の出現により、World Wide Web とのやり取りの方法が変わりました。大規模な言語モデルを利用した Perplexity のような回答エンジンは、広告主ではなくユーザーを中心に据えています。ユーザーは、キーワードを入力したり、Web サイトのリンクの山を閲覧したり、延々と情報を探したりする必要はもうありません。代わりに、直接質問すると、正確な情報源に裏付けられた簡潔で正確な回答が得られ、偽情報や AI による幻想が排除されます。これは、私たちが知識を取得、共有、消費する方法に革命をもたらすでしょう。
それは、今日まで続いている検索エンジン最適化とオンライン広告の力学を確実に変えるでしょう。広告主は、クリック数を最適化するのではなく、高品質のコンテンツを最適化することで、大手モデルがその商品を引用する価値があると判断できるように、Web サイト上で商品をできるだけ正確に説明することに重点を置くかもしれません。
Perplexity は、情報の検索は広告主導のモデルに邪魔されることなく、直接的で効率的なエクスペリエンスであるべきであるという信念に基づいて設立されました。「私たちが存在しているのは、情報過多のノイズの中で、特に時間が非常に貴重な時代に、正確でユーザー中心の答えを提供するプラットフォームが明らかに必要だったからだ。」
Google と Bing が大衆市場の代替となるまでどれくらいの時間がかかるかについて、スリニバス氏は次のように述べています。 Google と Facebook は人々を変えました 私たちがニュースを得る方法と同じように、従来の検索エンジンからの移行は最終的には起こるでしょう。」
シリーズBの資金調達を受けた後、アラヴィンド・スリニバス氏は公開書簡を書きました。同氏は書簡の中で、「パープレクシティは人工知能の力を何十億人もの人々に届けるために懸命に取り組んでいる。われわれの野心は地球全体の限りない好奇心に応えることであり、まだ始まったばかりだ」と述べた。