検索と調査：困惑とチャットのソースの比較 – 画像：xpert.digital
AI の啓示: Perplexity と ChatGPT のソース戦略
隠された情報: Perplexity と ChatGPT がソースをどのように使用するか
人工知能の世界は近年目覚ましい進歩を遂げており、現在使用されている最も注目すべき AI システムの 2 つは Perplexity と ChatGPT です。どちらのシステムも優れた自然言語処理機能を提供しており、質問への回答、テキストの作成、調査の支援など、さまざまなタスクに広く使用されています。ただし、これら 2 つのシステムが情報を取得して処理する方法には重要な違いがあります。この記事では、Perplexity と ChatGPT が使用するソースの違いと、応答の精度、信頼性、適時性に対するそれらの影響について説明します。
Perplexity: リアルタイム情報への焦点
Perplexityは、リアルタイム情報にアクセスできるAIベースのシステムです。これは、困惑がインターネットからの現在のデータを使用して質問に応答できることを意味します。科学的発見、政治的発展、技術の進歩を通じて、情報が常に変化 – ている世界では – この能力は非常に貴重です。ライブデータベースと現在のソースにアクセスすることにより、困惑は彼の答えが常に最新であることを保証できます。
Perplexity は、さまざまなソースを組み合わせて検索結果を生成します。いくつかのレポートで確認されているように、ランキング シグナルの主なソースの 1 つは Bing です。ただし、Perplexity がサードパーティのプロバイダーを使用して Google データに間接的にアクセスし、Google が厳しく保護する情報を取得する可能性があるという証拠があります。これは、Perplexity がリンクの関連性を評価するために特定のランキング シグナルを使用する方法に関連している可能性があります。
重要なのは、Perplexity は独自の Web クローラーを使用してインターネットをクロールし、情報にインデックスを付けることです。これらの Web クローラーは他の検索エンジン ボットと同様に機能し、robots.txt ファイルを使用して Web サイトでブロックできます。したがって、Google や Bing はランキングの決定に間接的な役割を果たす可能性がありますが、Perplexity は主にさまざまなソースと独自のテクノロジーに依存して答えを生成します。
Perplexity のもう 1 つの重要な側面は、ソースの透明性です。システムは多くの場合、情報の取得元を示し、ユーザーが回答の信頼性を自分で確認できるようにします。この透明性により信頼が構築され、ユーザーは情報をさらに調査したり検証したりできるようになります。
ChatGPT: 事前トレーニングされたデータに基づくモデル
対照的に、ChatGPTは事前に訓練されたモデルに基づいています。これは、回答を生成するために – 書籍、ウェブサイト、科学記事を – さまざまなテキストソースからの巨大なデータレコードを使用しています。ただし、決定的な違いは、ChatGPTがリアルタイムでインターネットにアクセスできないことです。彼の知識ベースは、トレーニングデータセットの時間（通常は特定の年）で終わります。つまり、この時間以降にイベントや開発に関する情報を提供できません。
ChatGPT は、トレーニング プロセス中に取得した知識を利用して、一貫性のある意味のあるテキストを生成するように設計されています。多くの場合、非常に詳細で適切な言葉で書かれた回答が得られます。ただし、ChatGPT が古い情報を提供したり、新しい開発を認識していない場合があります。
データの適時性の影響
データの適時性は、AI が生成した回答の品質を評価する際に重要な要素です。 Perplexity は最新の情報にアクセスできるため、事実が急速に変化している場合や、新しい洞察が必要な場合に特に役立ちます。たとえば、現在の政治情勢や最新の科学的発見に関する質問については、Perplexity の方が ChatGPT よりも良い結果が得られる可能性があります。
一方、ChatGptは、歴史的なトピックや一般的な科学的概念など、時代を超越した情報が必要なタスクにより適しています – その知識は幅広いテキストから来ているため、多くの場合、複雑なトピックに関するより深い洞察を提供できます。ただし、非常に現在または専門的なトピックに関しては、制限に達します。
信頼性と精度
Perplexity と ChatGPT を比較する際のもう 1 つの重要な側面は、提供される情報の信頼性です。 Perplexity はソースに直接アクセスでき、頻繁に引用または参照するため、ユーザーは情報の正確性をより簡単に確認できます。これにより、このシステムは、正確な引用が不可欠な学術的または専門的な目的に特に役立ちます。
一方、ChatGptは、ユーザーが情報のソースを理解するための直接的な方法を提供しません。このモデルは、インターネットのさまざまな領域と他の書面によるソースのテキストが混在していることに基づいています。これはしばしば非常によく形成された答えにつながりますが、特にモデルが不完全または時代遅れのデータに基づいて答えを生成しようとする場合、不正確さや誤解のリスクが常にあります –
両方のシステムの適用分野
Perplexity と ChatGPT のアプローチが異なるということは、それぞれが異なるアプリケーション分野で強みを持っていることも意味します。
Perplexity は以下の場合に特に適しています。
- 現在のデータを使用した調査
- ソース検証が必要な状況
- 最新情報に基づいた迅速な回答が必要なユーザー
- 急速に変化する事実を含むトピック (ニュースなど)
ChatGPT は次の場合に最適です。
- 一般知識に基づいたテキストの生成
- クリエイティブライティングのタスク
- 時代を超越した内容の歴史的研究またはトピック
- リアルタイムデータが必要ない状況
ユーザーエクスペリエンス: インタラクティブ性 vs. 一貫性
Perplexity と ChatGPT のもう 1 つの違いは、ユーザー エクスペリエンスの性質です。 Perplexity は、参照を通じて答えを明確に構造化したインタラクティブなエクスペリエンスを提供します。これにより、ユーザーは回答をすぐに受け取ることができるだけでなく、特定のトピックをさらに深く掘り下げたり、さらなる情報を直接検索したりすることもできます。
一方、ChatGptは、ソースや外部コンテンツへの参照を介して中断することなく、より流動的な会話体験を提供します。これにより、自然なエンターテイメントを持ちたい、または創造的なサポートを求めたいユーザーにとって特に魅力的です – たとえば、ストーリーを書くときや新しいアイデアをブレインストーミングするとき。
に適し：
両方のシステムの課題
それぞれの強みにもかかわらず、Perplexity と ChatGPT はどちらも次のような課題に直面しています。
- 困惑は、使用されるソースが信頼できることを確認する必要があります。インターネットにはさまざまな情報が含まれているため – 正しいものと間違った両方の – が含まれているため、誤ったデータが使用されるリスクが常にあります。
- ChatGPT はデータベースを最新の状態に保つという問題に直面しています。リアルタイムでは更新されず、新しい展開を認識していないため、現在の質問に対する回答が不正確または不完全である可能性があります。
ただし、どちらのシステムも、ソース選択アルゴリズムの継続的な改善による Perplexity と、モデルの定期的な更新による ChatGPT という課題を克服するために継続的に取り組んでいます。
適切なツールの選択
最終的に、Perplexity と ChatGPT のどちらを選択するかは、それぞれのユースケースに大きく依存します。
- 最新の情報が必要で、使用されるソースに関する透明性が重要な場合、Perplexity には明らかな利点があります。
- 現在のデータ要件を必要としない創造的な文章や一般知識の質問などのタスクには、その流動的な会話機能により ChatGPT の方が適している可能性があります。
どちらのシステムにも長所と短所があります。したがって、ユーザーはどのツールが自分のニーズに最も適しているかを慎重に検討する必要があります。
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