Perplexity AI 發(fā)布 PPLX 在線語言模型，可能取代谷歌搜索引擎

　　這家由前谷歌AI 研究員 Andy Konwinski、Aravind Srinivas、Denis Yarats 和 Johnny Ho 創(chuàng)立的初創(chuàng)公司，通過結(jié)合網(wǎng)絡(luò)索引和最新信息與會(huì)話式 AI 聊天機(jī)器人界面，有望顛覆其前東家谷歌在網(wǎng)絡(luò)搜索領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。其聊天機(jī)器人 Perplexity Copilot，直到最近一直使用 OpenAI 的 GPT-4 和 Anthropic 的 Claude 2 作為后臺(tái)「智能」，付費(fèi)用戶可以在這兩者之間切換。

　　如今，首選搜索引擎目的地邁出了又一步，發(fā)布了自己的大型語言模型(LLMs)——pplx-7b-online 和 pplx-70b-online">Perplexity 公司向成為首選搜索引擎目的地邁出了又一步，發(fā)布了自己的大型語言模型(LLMs)——pplx-7b-online 和 pplx-70b-online，分別以它們的參數(shù)大小 7 億和 70 億命名。這些模型是基于 Mistral 和 Meta 的開源 mistral-7b 和 llama2-70b 模型進(jìn)行微調(diào)和增強(qiáng)的版本。

　　AI 中的參數(shù)指的是每個(gè)模型的人工神經(jīng)元之間的連接數(shù)，通常表明模型的強(qiáng)大和「智能」程度，參數(shù)越高通常意味著模型更加知識(shí)淵博、智能和高效。

　　為什么 Perplexity 的新在線 LLMs 很重要，它們與 ChatGPT 和其他 LLMs 有何不同?

　　Perplexity 的新在線 LLMs 之所以重要，以及它們與 ChatGPT 等的區(qū)別，在于它們不僅可供其他組織通過 Perplexity 的 API(應(yīng)用程序編程接口)使用和構(gòu)建自己的應(yīng)用程序，而且還旨在提供「有用的、事實(shí)和最新的信息」——這是大多數(shù)其他領(lǐng)先 LLMs，包括 OpenAI 的 GPT-3.5 和 GPT-4(為 ChatGPT 提供動(dòng)力)難以做到的。

　　Perplexity 首席執(zhí)行官 Aravind Srinivas 在 X 上發(fā)布消息稱，新的 PPX LLMs 是「首個(gè)實(shí)時(shí) LLM API，它們基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)，沒有知識(shí)截止日期!」

　　GPT-3.5 和 4 的存儲(chǔ)知識(shí)截止日期直到最近一直限于 2021 年 9 月，直到今年早些時(shí)候才有所提升。盡管如此，這與內(nèi)置了當(dāng)前事件和最新消息的知識(shí)相比還有很大差距，盡管通過 OpenAI 合作伙伴微軟必應(yīng)搜索恢復(fù) ChatGPT 的 Web 瀏覽功能在一定程度上緩解了這一點(diǎn)，該功能于 2023 年 9 月底恢復(fù)。

　　通過 LLM 聊天機(jī)器人提供最新知識(shí)的競(jìng)賽也在升溫。埃隆·馬斯克(Elon Musk)夸口他的公司 xAI 的新聊天機(jī)器人 Grok 將具備這一能力，這要?dú)w功于它與姐妹公司 X(前推特)的直接整合，以及該平臺(tái)用戶發(fā)布的所有實(shí)時(shí)信息。Grok 已經(jīng)向選定用戶提供了有限的測(cè)試版，并將在本周推出供任何人使用，前提是用戶支付 X Premium 訂閱。

　　其他 LLM 提供商，如加拿大多倫多的企業(yè)級(jí) Cohere，旨在通過結(jié)合 Web 瀏覽功能和檢索增強(qiáng)生成(RAG)，將更多最新知識(shí)納入其 LLMs，這使模型能夠借助管理員提供的外部信息來源，如公司文件。

　　在新的 PPLX 在線 LLMs 的情況下，Perplexity 開發(fā)了自己的方法來獲取最新信息。正如公司在其博客文章中所寫：「我們的內(nèi)部搜索、索引和爬蟲基礎(chǔ)設(shè)施使我們能夠用最相關(guān)、最新和最有價(jià)值的信息來增強(qiáng) LLMs。我們的搜索索引龐大，定期更新，并使用復(fù)雜的排名算法來確保優(yōu)先考慮高質(zhì)量、非 SEO 化的網(wǎng)站。我們向 pplx 在線模型提供的網(wǎng)站摘錄，我們稱之為『片段』，使其能夠用最新的信息做出回應(yīng)�！�

　　在提供最新信息方面，Perplexity 是否優(yōu)于 OpenAI 和 Meta?

　　為了證明其新 LLMs 的有效性，Perplexity 聘請(qǐng)了一些人力承包商根據(jù)三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估問題的回答：有用性、事實(shí)性(Perplexity 也稱之為準(zhǔn)確性)和新鮮度(后者指信息的最新程度)。

　　承包商被要求比較兩個(gè)模型的回應(yīng)，其中一些是 Perplexity 的新 PPLX 在線 LLMs，另一些則是 Meta 的 Llama 2 或 OpenAI 的 GPT-3.5 Turbo，選擇他們更喜歡的兩者之間的回應(yīng)。

　　然后，Perplexity 利用稱為 Elo 評(píng)分的方法從人力承包商的回應(yīng)中推斷出，其模型在「新鮮度」和「事實(shí)性」方面的表現(xiàn)優(yōu)于 OpenAI 和 Meta 的原始模型。在「有用性」方面，即咨詢顧問認(rèn)為 LLM 回應(yīng)的實(shí)用性，GPT-3.5 仍然優(yōu)于 PPLX 和原始的 Llama 2 模型。

　　「總的來說，評(píng)估結(jié)果表明，我們的 PPLX 模型可以與 gpt-3.5 和 llama2-70b 匹敵，甚至在提供準(zhǔn)確和最新回應(yīng)的 Perplexity 相關(guān)用例上表現(xiàn)更好，」公司在描述新模型的博客文章中寫道。

　　如何使用和影響

　　新的 PPLX 在線 LLMs 現(xiàn)在可供個(gè)人和組織通過 Perplexity 的 API 網(wǎng)站使用，并按照那里發(fā)布的文檔操作。此外，Perplexity 在其博客文章中指出，API 正從測(cè)試版可用性轉(zhuǎn)向公眾普遍可用性。

　　然而，這是有成本的：盡管是基于免費(fèi)的開源模型進(jìn)行培訓(xùn)的，Perplexity 還是在這些模型中加入了其搜索和 Web 索引技術(shù)并收費(fèi)。Perplexity 為其專業(yè)訂閱級(jí)別收取 20 美元/月或 200 美元/年的費(fèi)用，現(xiàn)在將為用戶提供 5 美元/月的信用額度，他們可以將其用于 Perplexity API 以獲取 PPLX 模型的訪問權(quán)限。

　　除此之外，用戶還需要為額外的 API 調(diào)用(使用查詢或提示訪問模型)付費(fèi)。Perplexity 尚未提供公開的定價(jià)信息，而是指示有興趣的各方直接通過電子郵件與其聯(lián)系。

　　雖然個(gè)人和企業(yè)對(duì)新模型的接受程度，無論是直接使用還是在新應(yīng)用程序中使用，尚待觀察，但 Perplexity 已經(jīng)贏得了一些熱心粉絲的支持，他們認(rèn)為這是搜索的未來，包括風(fēng)投資本家 Jeremiah Owyang of Blitzscaling Ventures，他表示自己與該公司「沒有財(cái)務(wù)聯(lián)系」。

　　隨著谷歌的 Bard 因一些爭(zhēng)議和差評(píng)而陷入困境，以及谷歌的后續(xù) GPT 殺手Gemini據(jù)說被推遲，現(xiàn)在是 Perplexity 確立自己作為搜索未來另一種愿景的大好時(shí)機(jī)——在這種愿景中，AI 助手與您對(duì)話并從網(wǎng)絡(luò)中提取答案，而不是用戶自己對(duì)搜索結(jié)果進(jìn)行排序以找到最佳結(jié)果。