578｜Perplexityがすごすぎる件ｗ

先日、「RAG（検索拡張生成：検索結果に基づいて生成する）はつかいものにならない」と言いましたが、「SeraもRAGにすれば、サンプリングは必要なくなるかな？」と考えて、BingAIにした質問をPerplexityにもしてみたんですよ。

創作のための資料を調査して報告する事業を考えています。そこで、想定される相談の例をいくつか挙げてください。

創作のための資料を調査して報告する事業を検討する際、以下のような相談例が考えられます：
著作権法の観点から、どのような資料の利用が可能か。
生成AIを使って作成した資料の著作物性や、既存の著作物を利用する際の留意点などについて。
資料調査の対象分野や範囲をどのように設定すべきか。特定の分野に特化するのか、幅広い分野をカバーするのか。
資料の収集方法や分析手法について。オンラインデータベースの活用や、専門家へのヒアリングなど、効率的な情報収集の方法。
報告書の作成方法や提供形態について。クライアントのニーズに合わせた報告書の構成や、視覚的な表現方法など。
事業の収益モデルや価格設定について。資料調査にかかるコストや、付加価値の設定など。
事業の運営体制や人材確保について。専門性の高い人材の確保や、外部リソースの活用など。
類似サービスとの差別化や、市場ニーズの把握など、事業の競争力強化に向けた取り組み。
これらの点について、関連法規や業界動向、先行事例などを踏まえて、具体的な相談に対応していくことが重要です。

Perplexity AI

すごい回答、きたこれｗ　

Perplexityはどのように回答を生成しているのですか？

Perplexityは以下のように回答を生成しています：
Perplexityは、自然言語処理（NLP）や機械学習などの高度な技術を使って、ユーザーの入力に対して正確で包括的な回答を提供します。
具体的には、ユーザーの質問に対して、インターネット上の情報から関連する回答を生成することができます。
検索エンジンと違い、単に検索結果を表示するのではなく、AIが学習した知識に基づいて回答を生成してくれます。
また、ユーザーの意図を理解し、適切な回答を提供するために、質問の文脈を理解する機能も備えています。
例えば、ユーザーが「パンダの食事について教えて」と質問すると、パンダの食性に関する情報を自動で収集し、まとめた回答を生成してくれます。
つまり、Perplexityは単なる検索エンジンではなく、AIを活用して質問の意図を理解し、関連情報を収集・分析して、ユーザーに最適な回答を提供する対話型の検索エンジンなのです。

Perplexity AI

Perplexityの回答生成に使用されるデータベースは以下のように構築されています：
Perplexityは、インターネット上の膨大な情報から最新のデータを収集し、独自のデータベースを構築しています。
このデータベースには、ウェブページ、論文、書籍、ニュース記事など、様々なジャンルの情報が含まれています。
特に、Perplexityは言語ごとに異なるデータベースを構築しています。
これは、言語や文化的背景の違いによって、同じ質問に対する最適な回答が異なるためです。
例えば、日本語の質問に対しては日本語のデータを、英語の質問には英語のデータを活用して回答を生成します。
また、Perplexityのデータベースは、人工知能（AI）の大規模言語モデルを使って学習されています。
具体的には、GPT‐4などの最新の言語モデルを活用し、自然言語処理の技術を駆使して、ユーザーの質問に最適な回答を生成することができます。
つまり、Perplexityは、多言語対応、最新情報の収集、AI技術の活用など、様々な工夫によって、ユーザーの求める高品質な回答を提供できるデータベースを構築しているのです。

Perplexity AI

現段階の仮説では、「論文やニュースの優れたラベリングの自動化」が鍵かと考えたんですが、今年のゴールデンウィークは少しその辺りのことを調査してみようと思います。
これまで、のべ数十万件の能力を手に入れてきましたが、まだこんな有用な能力が残っていたとはｗ　
ぜひ、手に入れたいですね。

【Perplexityの構造仮説】箇条書きの羅列

これは、質問の仕方の問題なのかもしれませんが、Perplexityの回答を観察すると、箇条書きが多い気がします。
どういうことかと言うと、PVMもそうなんですが、「学習したデータを短い一文くらいずつに分割してデータベースに代入しているんじゃないか？」ということです。
そのデータにベクトル値をふって、質問の回答になりそうな一文を計算で割り出している（生成というよりは”抜粋”）としたら、一文は短いので誤差は小さくなりますし、それを箇条書き的に羅列したとしても人間語としては意味は通じます。
だから、「AI検索」と言っているのかもしれませんが、前述の通り、生成というよりは”抜粋”に近い能力なのかもしれません。

#PerplexityAI