수천 개의 AI 애플리케이션이 있지만 실제로 돈과 시간을 들일 가치가 있는 애플리케이션은 무엇입니까?
이 질문에 대해 Accenture의 인공 지능 수석 고문이자 Harvard Business Review 팟캐스트 채널의 진행자인 Azeem Azhar는 "하나를 선택해야 한다면 ChatGPT나 Claude가 아닌 Perplexity.ai를 선택하겠습니다. Google에서 많이 검색한 내용을 대체하고 있습니다.”
Azhar가 경쟁에서 이겼다고 말한 Perplexity.ai는 세계 최초의 완전한 기능을 갖춘 대화형 답변 엔진입니다. 대규모 언어 모델을 기반으로 챗봇과 검색 엔진의 기능을 결합한 형태로 사용자가 자연어로 직접 질문할 수 있으며, 다양한 출처의 정보를 신속하게 필터링, 요약하여 대화식으로 정확하고 직접적인 답변을 제공합니다. 전체 링크를 포함하고 더 깊은 탐색으로 이어집니다.
Perplexity는 출시 1년 만에 뛰어난 제품 경험과 정확한 지식 습득으로 Google Bard, Bing Chat보다 더 나은 사용자 평판을 쌓아왔으며, a16z가 선정한 GenAI 웹 제품 Top 10에 포함되었습니다. 현재 월간 활성 사용자 수는 1,000만 명, 모바일 애플리케이션 다운로드 수는 100만 건 이상, 2023년 내내 5억 건 이상의 쿼리가 제공됩니다.
며칠 전 팀은 소셜 플랫폼을 통해 IPV가 주도하는 7,360만 달러 규모의 시리즈 B 파이낸싱을 완료했으며 회사 가치는 5억 2,000만 달러에 이르렀다고 발표했습니다. 이 호화로운 투자 라인업에는 NEA, Databricks Ventures, 전 Twitter 부사장 Elad Gil, 전 GitHub CEO Nat Friedman 등도 포함됩니다. 칩 대기업 엔비디아(Nvidia)와 아마존 창업자 제프 베조스(Jeff Bezos)도 주식 투자에 매력을 느꼈다.
Nat Friedman은 즉시 다음과 같이 지지를 표명했습니다. "지난 6개월 동안 Perplexity는 제가 매일 자주 사용하는 도구가 되었습니다. 이 성과는 쉽지 않으며 그들의 끈질긴 실행력과 탁월한 취향을 충분히 보여줍니다."
사용자들이 칭찬한 내용은 다음과 같습니다.
"축하합니다. 저는 거의 첫날부터 Perplexity를 사용해 왔으며 단 한 번도 실망한 적이 없습니다. 2023년에 Perplexity는 제가 다음을 수행하는 데 도움이 되었습니다.
- 14년 이상 Reddit 중독에서 벗어났습니다.
- Google에 대한 의존도에서 해방되었습니다.
- 실제로 필요한 방식으로 AI(GPT-4)와 통신하는 방법을 배웠습니다. "
"Perplexity를 사용하여 피트니스 지식을 검색하는 것은 여러 링크를 열고 기사를 읽지 않고도 최고의 정보를 얻을 수 있는 유일한 방법입니다. Google보다 훨씬 낫습니다!"
"Perplexity의 급격한 증가는 믿을 수 없을 정도로 놀라웠고, 나에게는 Perplexity가 많은 사용 사례에서 지속적으로 Google과 ChatGPT를 대체해 왔습니다."
"Perplexity는 자체 독점 모델을 교육하지 않고도 가치 있는 AI 회사를 구축할 수 있음을 증명합니다. 모델은 기초일 뿐이며 실제 가치는 다른 모든 것에 있습니다."
설립된 지 2년이 채 되지 않은 퍼플렉시티 AI(Perplexity AI)는 직원이 40명도 안 되는 직원과 샌프란시스코 공유공간에 사무실을 두고 있어 연예인부터 아마추어까지 수많은 팬을 사로잡고 있다. AI 기업이 여기저기서 생겨나고 있는데, 검색엔진 시장에서 어떻게 탈피할 수 있을까?
AI가 주도하는 정보발견과 호기심의 '스위스 군용칼'
Perplexity 페이지를 열면 전체적인 레이아웃은 매우 간단합니다: 왼쪽 열에는 홈페이지 "홈", 인기 검색 결과를 표시하는 "발견", 자신의 역사적 질문을 위한 "라이브러리"가 있습니다. 오른쪽의 메인 인터페이스는 질문을 입력할 수 있는 대화 상자입니다.
얼핏 보면 ChatGPT와 Bard와 별 차이가 없는 것 같죠? 걱정하지 마십시오. 이 작은 대화 상자의 왼쪽 하단에 있는 "포커스"가 첫 번째 강조 표시입니다.
이를 클릭하면 여러 가지 기능 옵션이 표시됩니다. 전체 네트워크를 검색하는 것 외에도 학술 논문을 구체적으로 검토하고, Reddit에서 토론 의견을 얻고, 특히 컴퓨터 지식 엔진 Wolfram Alpha를 인용하여 YouTube에서 비디오를 검색하고 시청하도록 선택할 수도 있습니다. , 또는 단순히 텍스트 채팅을 생성하세요.
검색 범위를 사용자 정의함으로써 사용자는 쓸모없는 정보 더미에서 바늘을 찾는 것을 피하고 필요한 것을 더 빠르고 정확하게 얻을 수 있으며, 이는 학계 및 지식 근로자에게 특히 인기가 있습니다.
대화 상자의 "Copilot" 스위치는 Perplexity가 올해 5월 출시한 새로운 연구 보조 기능입니다. 일단 열리면 사용자 입력을 기반으로 개인화된 제안을 제공하고, 검색 결과를 최적화하며, 대화형 경험을 향상시키기 위한 추가 지침을 제공합니다.
이 기능은 원래 GPT-4에 의해 구동되었지만, 8월 최적화 후 미세 조정된 GPT-3.5로 기본 설정되어 추론 기능을 저하시키지 않으면서 응답 속도가 크게 향상되었습니다.
다음으로, 더 독특한 기능이 하나씩 나타날 것입니다.
전통적인 인덱싱과 대규모 모델의 추론 및 텍스트 변환 기능을 결합한 제품인 Perplexity는 다음과 같이 작동합니다. 사용자가 쿼리를 입력하면 쿼리를 이해하고 재구성하여 라이브 인덱스에서 관련 링크를 추출합니다. 그런 다음 Perplexity는 사용자 쿼리에 응답하는 작업을 LLM에 넘겨주어 LLM이 모든 링크를 읽고 관련 단락을 추출하고 각 링크의 콘텐츠를 통합한 후 정확하고 포괄적인 답변을 구성하여 추적성과 지속적인 질문을 지원합니다.
예를 들어, 이틀 전에 나온 "OpenAI GPT Store is online"이라는 뉴스에 대해 물어보세요.
한 문단의 텍스트로만 응답하는 다른 생성 챗봇과 달리 Perplexity의 검색 결과에는 다음 부분이 포함됩니다.
"출처" - 답변에 인용된 모든 출처를 나열하고 클릭 가능한 링크를 지원합니다.
"답변" – 출처 인용을 포함한 텍스트를 포함한 콘텐츠 집합에서 파생된 구조화된 답변입니다. 이 예에서는 GPT 매장의 모든 정보와 최신 정보를 자세히 설명합니다.
"관련" - 답변이 완료된 후 Perplexity는 귀하가 관심을 가질 수 있는 몇 가지 관련 질문도 제공합니다. 클릭하여 직접 질문하거나 계속해서 텍스트를 제출할 수 있습니다. 예를 들어, 아래 그림의 제안 사항은 "GPT 스토어란 무엇이며 어떻게 작동합니까?", "나만의 GPT를 만들고 공유하는 방법은 무엇입니까?", "GPT 스토어에서 GPT를 사용하면 어떤 이점이 있습니까?"입니다.
그리고 사용자가 직접 클릭하고 볼 수 있도록 인터넷에서 관련 사진과 비디오를 필터링합니다.
시사 소식을 따라가야 하는 기술 기자로서 나 역시 수많은 창과 웹 페이지에서 길을 잃었고, 정보를 찾기 위해 그것을 하나씩 반복적으로 열어가는 과정은 정신적으로나 육체적으로 지칠 때가 많다. Perplexity의 강력하고 빠르며 사용자 친화적인 원스톱 검색 경험은 매우 권장되며 데이터 수집에 너무 사용자 친화적이지 않습니다.
또한 뉴욕타임스는 OpenAI에 대한 침해 소송에서 ChatGPT의 출처가 불분명한 표시를 심각하게 비판했습니다. Perplexity의 거의 충격적인 원본 텍스트 링크는 완벽한 번개 보호 기능이며 저작권 소유자의 높은 평가를 받아야 합니다.
다음으로 우편번호 95133 근처에서 가장 저렴한 인쇄소를 찾는 데 도움이 되는 실제 문제를 해결하는 방법을 살펴보겠습니다. Perplexity의 부조종사 기능이 시작되고 필요한 인쇄 유형을 묻고 "컬러 인쇄" 또는 "포스터"를 선택합니다.
Perplexity는 20개의 인용 소스를 제공하고 6개의 매장을 최종 후보로 선정했습니다. 각 회사는 가능한 한 공식 웹 사이트, 주소 및 사업 범위를 가지고 있습니다.
동일한 질문으로 Google을 검색했는데 예상대로 처음 4개의 결과가 광고의 후원을 받았습니다. 그 다음에는 Google 지도, Yelp 순위, 인쇄소 공식 웹사이트, Reddit 포럼 등이 뒤죽박죽되어 있습니다. Perplexity의 직관적이고 정확한 인터페이스에서는 실제로 약간 혼란스럽고 유효한 정보를 식별하는 데 오랜 시간이 걸립니다.
트위터 사용자 @Ebastos는 현재 그의 검색 중 70%-80%가 Perplexity에 의존하고 있다고 말했습니다. 또한 많은 사람들은 자신이 선호하는 검색 엔진을 Google에서 Perplexity로 습관적으로 이전하는 작업을 점차 완료했으며 이를 사용하여 다양한 문제를 해결하고 있다고 말했습니다.
과거 답변을 찾기 어려우실 경우, 카테고리별로 즐겨찾기에 넣어두시면 쉽게 요약하거나 다른 사람들과 공유하실 수 있습니다. 사용자는 또한 설정에서 신원, 직업, 선호도 등 개인 프로필을 입력하여 보다 개인화된 답변을 얻을 수도 있습니다.
Perplexity는 현재 28개 언어를 지원하고 무료로 사용할 수 있으며 광고가 포함되어 있지 않습니다. 그러나 프로 사용자가 되기 위해 월 20달러를 지불하고 구독할 의향이 있다면 스스로 대형 모델을 전환할 수 있습니다. 빠른 검색을 위한 기본 GPT-3.5 외에도 Perplexity의 자체 미세 조정된 오픈 소스 모델도 있습니다. Google Gemini Pro, Anthropic Claude 2.1 및 GPT-4. 이미지 생성, Copilot 무제한 사용, 파일 업로드 등의 기능을 선택하고 잠금 해제하세요.
하지만 챗봇이 너무 많아서 Perplexity가 거인보다 나은 점은 무엇인지 물어보고 싶을 수도 있습니다.
우선, 가장 큰 장점은 강력한 검색 엔진의 정확성과 대화 기능을 결합한다는 것입니다.
예를 들어, 사용자가 재생 가능 에너지의 최신 개발에 대해 질문하면 Perplexity는 정보의 링크나 단편을 반환하는 것이 아니라 기술 발전부터 정책 영향 및 시장 동향에 이르기까지 모든 것을 포함하는 포괄적인 응답을 생성하며 깨질 수 있습니다. 의미론적 질문과 적극적인 질문을 통해 더 높은 품질의 답변을 생성합니다. 이는 강력한 지식 속성을 갖고 있으며 생성된 각 문장에는 데이터 소스에 대한 명확한 링크가 있으므로 대규모 모델의 환상을 생성할 가능성이 가장 적습니다.
두 번째는 특이성이다.
Perplexity의 창립자 중 한 명인 Aravind Srinivas는 Bing이 여러 기능을 하나의 제품에 통합하려고 시도하여 사용자 경험이 혼란스럽고 정확한 사용 사례에 대한 명확성이 부족하다고 믿습니다. 그리고 ChatGPT에는 다른 기능이 너무 많이 첨부되어 있기 때문에 해당 기능을 완벽하게 만드는 데 중점을 두는 회사에는 플러그인이나 특정 기능이 손실될 수 있습니다.
"반면, 우리는 자유로운 형식의 대화를 피하고 인용된 답변 엔진을 만드는 데만 집중했습니다. 이러한 집중 전략을 통해 우리는 실용적이고 명확한 포지셔닝을 갖춘 제품을 만들 수 있었습니다."
그의 견해로는 Google도 딜레마에 직면해 있습니다. 왜냐하면 생성적 검색 경험을 개선하면 매우 중요한 광고 수익원에 해를 끼칠 수 있기 때문입니다. 직접적인 답변을 제공하는 능력을 제한하는 기득권을 보호하기 위해 "우리는 Google과 경쟁하는 것이 전적으로 가능하다는 것을 깨달았습니다."
과거의 페이지 팬이 이제 Google을 대체하고 있습니다.
야심찬 창립자인 Aravind Srinivas는 Perplexity AI의 CEO이기도 합니다.
2017년에 인도 공과대학을 졸업하고 캘리포니아 버클리 대학교에 입학하여 박사 학위를 취득했으며, 심층 강화 학습에 깊은 관심을 가졌습니다. 런던의 DeepMind에서 인턴으로 근무하는 동안 Srinivas는 Google 초기에 관한 책을 읽고 Larry와 Sergey에게서 많은 영감을 받았습니다. PageRank 알고리즘의 진화와 Transformer와 같은 딥 러닝 모델을 위한 훌륭하고 새로운 아키텍처를 만드는 회사에 매료된 그는 "Attention Is All You Need"의 공동 저자 중 한 명인 Ashish Vaswani와 함께 Google Brain에서 일하기 시작했고 이후 OpenAI에서 일했습니다. .연구과학자로 1년.
2022년 여름, Jasper 및 Copy.ai와 같은 생성 AI 스타트업이 실제 수익을 창출하기 시작했고, Github이 유료 기능을 출시한 후 첫날 수천 명의 사람들이 비용을 지불하기 시작했습니다. 이로 인해 Srinivas는 시대가 변했고 그의 관심이 더 이상 학문적인 것이 아니라 "회사를 시작하기에 적절한 순간이었다"고 느꼈습니다.
그런 다음 Srinivas는 유명한 실리콘 밸리 엔젤 투자가 Elad Gill, 전 GitHub CEO Nat Friedman 등에게 연락하여 그의 기업 아이디어를 알려주었습니다. 우리는 Denis Yarats, Johnny Ho 및 Andy Konwinski라는 세 명의 공동 창립자를 찾았고 Perplexity AI가 탄생했습니다.
그중 데니스 야라츠(Denis Yarats)는 Perplexity의 최고 기술 책임자(CTO)이며 Meta AI에서 연구 과학자로 근무했습니다. Johnny Ho는 순위 및 백엔드 시스템 개발을 담당하는 최고 전략 책임자입니다. Andy Konwinski는 또 다른 유명 기술 회사인 Databricks의 공동 창립자이기도 합니다.
Wall Street Journal에 게재된 Carolyn Fong의 사진
Srinivas는 자신이 Larry Page와 Google의 열렬한 팬이라고 말합니다. "저는 항상 Google과 같은 규모와 야망을 가진 일을 하고 싶은 충동을 느꼈습니다. 정확하고 진실되며 학문적이며 쉽게 이용 가능하고 기억할 수 있는 답변입니다. 출처: 다음과 같습니다. 나는 소중히 여기고 구현하기 위해 노력합니다. 나와 내 주변 사람들이 매일 더 똑똑해지고 지구의 지적 자본을 향상시키는 데 도움이 되는 제품을 만드는 것은 나에게 개인적으로 깊은 의미가 있습니다."
지난 20년 동안 Google 및 Bing과 같은 주요 검색 엔진은 사람들이 키워드를 사용하여 웹을 검색하는 데 익숙해졌습니다. 사용자는 반환된 링크를 통해 필요한 정보를 찾아야 합니다. 시간이 지남에 따라 이러한 상징적인 "10개의 블루 링크"는 광고와 알고리즘 최적화 콘텐츠에 점점 더 많이 묻혀가고 있습니다. 기존 검색 웹사이트는 점점 더 경매 시장처럼 변했고, 검색 결과는 더 이상 처음과 같지 않습니다. 그래서 진정성 있고 신뢰할 수 있습니다.
다행히 LLM의 출현으로 우리가 월드 와이드 웹과 상호 작용하는 방식이 바뀌었습니다. 대규모 언어 모델로 구동되는 Perplexity와 같은 답변 엔진은 광고주가 아닌 사용자를 핵심으로 둡니다. 사용자는 더 이상 키워드를 입력하고, 수많은 웹사이트 링크를 찾아보고, 끝없이 정보를 검색할 필요가 없습니다. 대신, 직접 질문하고 정확한 소스 세트를 바탕으로 간결하고 정확한 답변을 받아 허위 정보와 AI 환상을 제거하세요. 이는 우리가 지식을 획득하고, 공유하고, 소비하는 방식에 혁명을 일으킬 것입니다.
이는 오늘날까지 계속되고 있는 검색 엔진 최적화 및 온라인 광고의 역학을 확실히 변화시킬 것입니다. 광고주는 대형 모델이 인용할 가치가 있다고 판단할 수 있도록 웹사이트에서 제품을 최대한 정확하게 설명하는 데 더 집중할 수 있습니다. 즉, 클릭 최적화가 아니라 고품질 콘텐츠 최적화에 집중할 수 있습니다.
Perplexity는 정보 검색이 광고 중심 모델의 방해 없이 직접적이고 효율적인 경험이어야 한다는 믿음을 바탕으로 설립되었습니다. “우리는 정보 과잉의 소음 속에서 특히 시간이 귀중한 시대에 정확한 사용자 중심의 답변을 제공하는 플랫폼에 대한 분명한 필요성이 있었기 때문에 존재했습니다.”
스리니바스는 구글과 빙이 대중 시장의 대안이 되기까지 얼마나 오랜 시간이 걸릴지에 대해 "현재 세계는 여전히 구글에 만족하고 있는 것 같고, 그들의 트래픽도 크게 변하지 않은 것 같다. Google과 Facebook은 사람들을 변화시켰습니다. 우리가 뉴스를 얻는 것과 마찬가지로 결국 전통적인 검색 엔진에서 벗어나는 변화가 일어날 것입니다.”
시리즈 B 자금 조달을 받은 후 Aravind Srinivas는 공개 서한을 썼습니다. 그는 편지에서 "퍼플렉시티는 수십억 명의 사람들에게 인공지능의 힘을 전달하기 위해 열심히 노력하고 있다. 우리의 야망은 지구 전체의 무한한 호기심에 봉사하는 것이며 이제 막 시작하고 있다"고 말했다.