Велика модель переосмислює "China Speed". Відтоді як у березні цього року Baidu випустила в Китаї перший продукт, схожий на GPT, лише за три місяці в Китаї було вироблено 79 великих моделей зі шкалою параметрів понад 1 мільярд.
«Звіт про дослідження великомасштабної карти китайського штучного інтелекту» також надає іншу перспективу спостереження: загальна кількість великомасштабних моделей загального призначення, випущених Сполученими Штатами та Китаєм, становить 80% глобальних випусків. Очевидно, що технологічні компанії в Китаї та Сполучених Штатах стають головними рушійними силами цієї генеративної революції штучного інтелекту, яка охоплює світ.
Спільний табір Open AI і Microsoft створив низку сценаріїв посадки додатків на рівні тестів у сферах освіти, інвестиційного банкінгу та офісної роботи, таких як Office Family Bucket, який відомий як король бомб, AI навчання платформи вивчення мови Duolingo та Morgan Stanley Сотні тисяч сторінок бази знань і новітні рішення для платформи платіжних послуг Stripe для боротьби з шахрайством. Ці посадочні футляри охоплюють як сторону B, так і сторону C. Навпаки, боротьба за швидкість запуску вітчизняних великомасштабних моделей щойно завершилася, а масштабне комерційне застосування все ще на шляху.
Цей відрізок дороги надзвичайно складний, але важливий. Робін Лі, генеральний директор Baidu, підкреслив на нещодавній зустрічі, що «ключовим моментом нової міжнародної стратегії конкуренції є не те, скільки великих моделей має країна, а скільки власних додатків штучного інтелекту є на ваших великих моделях і скільки цих додатків підвищили ефективність виробництва».
Згідно з загальнодоступною інформацією, компанія Wenxinyiyan, яка займає лідируючі позиції, випустила 11 великомасштабних промислових моделей, які охоплюють різні галузі, такі як автомобілі, енергетика та електроенергія.
У цей час у центрі уваги стало те, хто може зробити перший знімок великої моделі до програми C. Зверніть увагу, що це «кільце» на комерційній програмі, а не «друк» на рівні PPT.
Джерело: «Звіт про дослідження великої моделі штучного інтелекту Китаю»
З точки зору кінцевих користувачів C, «NoNoise» вважає, що є можливості як у сфері освіти, так і в пошуковій сфері: освіта, зрозуміло, неважко побачити з гарячих продажів термінального обладнання, такого як навчальні машини ШІ, це неважко зрозуміти, що групі, якій просто потрібно платити за великі моделі, ви повинні бути батьком; що стосується пошуку, новий Bing із GPT може змусити генерального директора Microsoft Наделлу з гордістю сказати, що саме Microsoft змусила Google «танцювати», який показує, який простір для фантазії надає велика модель для пошуку, і пошук Це найбільший сценарій застосування ШІ у світі.
При цьому Baidu, який бачить таку перспективу, теж не покладаючи рук працює над «алхімією» день і ніч. Завдяки інтенсивному запуску генеративних продуктів штучного інтелекту, таких як «Партнер штучного інтелекту», Baidu сподівається прискорити пошук у нову еру та продовжувати утримувати свої позиції лідера ринку.
Тут виникає питання, чи стане пошук першим пострілом широкомасштабного застосування великих моделей?
01 Кілька істин за вікном пошуку
Перш ніж відповісти на це питання, нам потрібно визначити характер зв'язку між пошуком і великими моделями.
Після народження ChatGPT хтось вірив, що Google, Baidu та інші пошукові гіганти будуть знищені, а Open AI змінить правила пошуку.
Найвідомішим представником є співзасновник Microsoft Білл Гейтс. На початку року він передбачив, що найкращі компанії зі штучного інтелекту в майбутньому працюватимуть над особистими помічниками зі штучним інтелектом, і користувачі більше ніколи не будуть відвідувати пошукові веб-сайти та Amazon. Хоча до вересня 2019 року Гейтс сумнівався в технічних можливостях Open AI, його також критикував Маск за «дуже обмежене розуміння ШІ».
Пошукові гіганти всередині явно дотримуються іншої точки зору. «Я вважаю, що це має зміцнити позиції Baidu, тому що багато проблем, які ChatGPT має вирішити, є проблемами, які має вирішити пошук, і їхні цілі однакові». У нещодавньому інтерв’ю під назвою «New Wise Chief Time» Baidu Сяо Ян, віце-президент і відповідальний за пошукову платформу, зробив власне судження. З моменту приєднання до Baidu в 2004 році Сяо Ян став свідком 20-річного розвитку пошукової галузі.
З точки зору еволюції, пошукова система народилася для вирішення проблеми ефективності отримання інформації, надаючи користувачам найкоротший шлях від питання до відповіді. Раніше подібні пошукові завдання виконували інформаційні інструменти, такі як "Encyclopedia Britannica" та Internet Yellow Pages до появи алгоритмів.
Алгоритми дозволяють пошуковим системам природно мати гени штучного інтелекту, оскільки необхідною умовою для виконання завдань машинами є «розуміння» потреб, що стоять за вікном пошуку.
Просто на різних етапах методи зіставлення інформації різні.
Візьмемо для прикладу вихід Сяо Яня в індустрію в 2004 р. У той час пошукові системи ще перебували в епосі пошуку ключових слів — користувачі повинні були вводити ключові слова у вікно пошуку, як для пошуку книг у бібліотеці, а потім знаходити точні збіги постійно змінюючи ключові слова вміст веб-сторінки.
У той час керівник Baidu Search також проводив внутрішні конкурси, намагаючись знайти способи швидше знайти цільову інформацію.
Пізніше попит користувачів ставав все сильнішим і сильнішим, від пошуку за ключовими словами до постановки запитань, і пошук еволюціонував до асиметричної відповідності, тобто коли користувачі задають питання, пошукові системи дають відповіді, подібні до експертних консультацій. Наприклад, якщо користувач запитує «Яка буде погода завтра?», відповідь може бути «Гроза з короткочасним сильним вітром». У цій відповіді немає ключових слів, які взагалі перетинаються із запитанням.
Цей режим відповідності вимагає від пошукових систем глибшого «розуміння» як питання користувача, так і вмісту всієї мережі.
Ймовірно, це пояснює, чому в 2013 році Baidu, Google і Microsoft за будь-яку ціну взяли участь у пропозиції про придбання компанії професора Джеффа Хінтона, «батька глибокого навчання».
У той час професор Хінтон щойно зробив великий прорив у технології глибоких нейронних мереж, і пошуковий гігант був першою групою компаній, яка відчула потенціал цієї технології — очікується, що глибоке навчання підвищить ефективність пошуку. Оглядаючись назад, пошук також надав найперший сценарій посадки програми для глибокого навчання. Baidu та Google були першими технологічними гігантами, які розгорнули глибоке навчання, а Baidu Brain і Google Brain пізніше стали провідними відкритими платформами ШІ.
Фото: Джефф Хінтон
Починаючи приблизно з 2018 і 2019 років, глибоке навчання започаткувало ще один виток швидкого розвитку, і семантична трансформація пошукових систем продовжує розвиватися. Великі мовні моделі пошукових гігантів, таких як Google і Baidu, стають все більшими і більшими, а можливості моделі стають все сильнішими і сильнішими, і сформувався прототип інтелектуальної пошукової системи. Візьмемо Baidu як приклад, він запустив Wenxin Large Model 1.0 у 2019 році і з того часу продовжив ітерацію до версій 2.0 і 3.0.
Саме на основі цих накопичень після випуску ChatGPT Google і Baidu незабаром змогли запустити Bard і Wenxinyiyan. Масштабні моделі продуктів, які, здається, виростають за одну ніч для зовнішнього світу, насправді є продуктом багаторічної ділової практики пошукового гіганта.
Після того, як ChatGPT позбавив уваги, генеральний директор Google Сундар Пічаї сказав в інтерв’ю: «Насправді у нас є моделі ШІ більше десяти років».
Засновник Baidu, голова та генеральний директор Лі Яньхун також кілька разів наголошував у публічних виступах, що незалежно від того, яка це компанія, неможливо створити таку велику мовну модель (Вень Сінь І Янь) за кілька місяців. «Глибоке навчання та обробка природної мови вимагають років наполегливості та накопичення, і немає способу це прискорити».
02 Зміни в пошуку
Пошукові системи розвинулися донині та стали найбільшим у світі сценарієм застосування ШІ та успішною бізнес-моделлю.
З точки зору технологічної еволюції, здається, важко зробити висновок, що пошук був підірваний великими моделями. Якщо пошук у вузькому сенсі – це лише «вікно пошуку», то пошук у широкому сенсі – це процес висловлювання користувача та машинного зворотного зв’язку, тоді як вікна пошуку та діалогові вікна – це просто різні форми взаємодії людини з комп’ютером.
Це також основна логіка того, чому Сяо Ян сказав, що GPT і пошукові системи мають однакові цілі. Навіть велика модель поставить головну пошукову систему у вигіднішу позицію в конкурентному середовищі, оскільки пошук має ефект Метью: компанії з більшою кількістю користувачів, технологіями, даними та обчислювальною потужністю матимуть усе кращий ефект від продукту.
Недаремно лише чотири країни світу, Сполучені Штати, Китай, Росія та Південна Корея, мають локальні пошукові системи. Як інфраструктура Інтернету, тим, хто запізнився, важко підірвати шаблон. Звичайно, ЄС досі не вірить у зло. У 2022 році він витратив 58 мільйонів юанів, щоб спробувати створити власну відкриту пошукову систему ЄС, щоб замінити Google. Більше інформації поки немає.
Базова велика модель теж має схожі характеристики, а ті, хто біжить попереду, будуть бігати все швидше. «Baidu має пошук в одній руці, а великомасштабну модель або генеративну технологію штучного інтелекту в іншій руці. Це все одно, що тримати меч Ітянь і шаблю дракона одночасно. Поєднання двох мечів принесе більшу цінність». Сяо Ян також визнав, що через це найкращі пошукові системи не можуть бути слабкими в конкуренції, і їм слід швидко змінювати досвід користувачів.
"Насправді все дуже просто. Якщо ви задовольните користувача, він залишиться. Якщо ви змусите користувача відчути, що ви можете його задовольнити, прийдуть нові користувачі. Якщо ви зробите його незадоволеним, він піде".
За словами Лі Яньхуна: ніколи жодним чином не стримуйте вираження потреб користувачів.
На оновлення вираження попиту користувачів можна відповісти лише модернізацією технологій. До появи генеративного штучного інтелекту спосіб вираження потреб користувачів ставав дедалі багатшим і різноманітнішим, наприклад, більш розмовними, нечіткими виразами та зростанням попиту на пошук зображень і відеоінформації.
У зв’язку з цим гіганти пошукових систем посилили крос-модальні можливості на основі моделей семантичного міркування, подібних до пізнішої GPT-4.
Поява великих мовних моделей також перевела пошукові системи на більш інтелектуальну стадію – вони можуть слухати і читати, і все більше розуміти користувачів. Люди жартували: Google може дати 100 000 відповідей, але бібліотекар може дати найточнішу відповідь. Сьогодні великі моделі дозволяють пошуковим системам більше вирішувати проблеми та починають розвиватися в напрямку узагальненого пошуку.
З останньої серії шляхів, досліджених лідером галузі Baidu, ми бачимо початок цієї еволюційної тенденції.
Завдяки «згортанню» Baidu збільшив частку «надзвичайного задоволення» для пошуку внутрішнього невидимого OKR.
Так зване надзвичайне задоволення полягає в тому, щоб побачити, чи може перша відповідь, надана пошуковою системою, вирішити вашу проблему після того, як користувач поставив запитання.
Перша відповідь не тільки у формі тексту, але й у формі відео, і пошукова система може витягти ключове резюме з відео. Наприклад, коли батьки хочуть знайти художній мультфільм, який навчає дітей малювати, вони витрачають час на перегляд, перегляд, оцінювання та підбиття підсумків. Тепер Baidu Search може сортувати кілька відповідей для користувачів і позначати кількість згадок кожної відповіді. Кожна відповідь також містить багатший вміст, що значно економить енергію батьків.
Ще одна цікава розвідка – «авторитетна відповідь». Після появи ChatGPT люди були шоковані і незабаром виявили, що він також буде говорити дурниці в серйозній формі. Існування комп'ютерної «ілюзії» ставить під сумнів автентичність певного контенту. Нова функція пошуку Baidu може безпосередньо відповідати на запитання, цитуючи книги, щоб підвищити довіру.
Коли ви задаєте певне запитання, пошукова система може сказати вам, у якій книзі це питання було написано, з подальшим розширеним читанням, що еквівалентно ролі бібліотекаря в епоху ШІ.
Сяо Ян розповів, що пошук Baidu звертає увагу на дані про «надзвичайну задоволеність»: півроку тому частка «першого задоволення» становила лише 40%, зараз вона досягла 70%. І, судячи зі змін даних, користувачі готові платити за покращення пошукового досвіду - з цього року пошук Baidu щодня додає понад 50 мільйонів нових запитань і відповідей.
У рамках зміни поколінь у пошуку важливу позицію також зайняв «партнер ШІ», який вміє слухати та бачити. Baidu вперше продемонструвала можливість внутрішнього тестування «партнерів ШІ» на Mobile Ecology Conference в кінці травня цього року.
На демонстраційному дисплеї на сайті це не просто діалоговий інтерфейс чат-бота, а й допомагає користувачам позначати ключові моменти відповідей, надавати авторитетні джерела, узагальнювати резюме документів і підтримувати виклик різноманітних інструментів і служб, а також створювати зображення або копірайтинг відповідно до задумів користувача.
Зрозуміло, що цей «партнер зі штучним інтелектом» все ще знаходиться на внутрішньому тестуванні, і багато потреб користувачів здивували інженерів.Очікується, що можливості «партнера зі штучним інтелектом» продовжуватимуть розвиватися в майбутньому.
Однак те, чи настане майбутнє ери персональних помічників штучного інтелекту, яку передбачив Білл Гейтс, зрештою залежатиме від ступеня інтеграції пошукових систем і великих моделей. Цей шлях сповнений випробувань, але також вимощений золотом завдяки уяві.
03 НОВА ІСТОРІЯ
Під час обміну ЗМІ минулого року Сяо Ян одного разу говорив про питання: за що боротися, коли пошук доведено до кінця?
У галузі визнано, що пошук є одним із найскладніших видів бізнесу в Інтернеті. Це просте вікно пошуку, і це також може бути дуже відкрита система. Але на ринку ніколи не бракувало конкурентів. Протягом останніх двох років Byte, Huawei тощо активно розгортали пов’язані бізнеси. На той час ChatGPT ще не вніс руйнівних змін.
Тоді Сяо Ян відповів, що врешті-решт йому довелося боротися за своє розуміння користувачів, свої інвестиції в технології та свою здатність досягти найкращих результатів пошуку. Нині з’являється інтелект великих моделей, що дозволяє кожному бачити остаточний напрямок одночасно – шукати для отримання досвіду та навіть сприяти прийняттю рішень.
Ці зміни, у свою чергу, продовжують створювати нові потреби користувачів.
Велика модель також надає пошуку Baidu нову історію. У минулому Baidu був лише «відправною точкою» для потреб. Після того, як користувачі отримували інформацію, вони переходили на інші веб-сайти чи програми, щоб отримати сценарії послуг, наприклад електронну комерцію, місцеве життя чи створення вмісту.
Щоб підвищити цінність послуг, Baidu послідовно збагачує екологію пошукового вмісту за допомогою компонування невеликих програм, Baijiahao та інших продуктів, сподіваючись дозволити користувачам вирішувати проблеми за один раз і насолоджуватися послугами замкнутого циклу. Дивлячись на глобальну пошукову індустрію, цей екологічний стратегічний макет має провідну цінність.
Однак перед появою великомасштабних моделей знадобиться більше часу та терпіння, щоб завершити ідеальний екологічний замкнутий цикл, оскільки інструментальні продукти мають проблеми, пов’язані з прихильністю користувача та тривалістю перебування.
Велика модель прискорює формування замкнутого циклу, який протягує весь процес постановки запитань, пошуку відповідей і прийняття рішень, і таким чином пошукова система отримує більшу комерційну уяву. У цьому, мабуть, комерційна цінність так званих «двох мечів разом».
Можна передбачити, що після інтеграції більш інноваційних програм штучного інтелекту пошукові системи можуть створити більш динамічну екосистему.
Судячи з «арсеналу» та «дорожньої карти», які Baidu та інші компанії інтенсивно демонстрували цього року, головні гравці в пошуку, швидше за все, не будуть підірвані. Натомість вони продовжуватимуть просувати технологічні зміни як головного учасника проривних інновацій.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Коли велика модель падає на землю, пошук стає першим
Джерело: NoNoise
Велика модель переосмислює "China Speed". Відтоді як у березні цього року Baidu випустила в Китаї перший продукт, схожий на GPT, лише за три місяці в Китаї було вироблено 79 великих моделей зі шкалою параметрів понад 1 мільярд.
«Звіт про дослідження великомасштабної карти китайського штучного інтелекту» також надає іншу перспективу спостереження: загальна кількість великомасштабних моделей загального призначення, випущених Сполученими Штатами та Китаєм, становить 80% глобальних випусків. Очевидно, що технологічні компанії в Китаї та Сполучених Штатах стають головними рушійними силами цієї генеративної революції штучного інтелекту, яка охоплює світ.
Спільний табір Open AI і Microsoft створив низку сценаріїв посадки додатків на рівні тестів у сферах освіти, інвестиційного банкінгу та офісної роботи, таких як Office Family Bucket, який відомий як король бомб, AI навчання платформи вивчення мови Duolingo та Morgan Stanley Сотні тисяч сторінок бази знань і новітні рішення для платформи платіжних послуг Stripe для боротьби з шахрайством. Ці посадочні футляри охоплюють як сторону B, так і сторону C. Навпаки, боротьба за швидкість запуску вітчизняних великомасштабних моделей щойно завершилася, а масштабне комерційне застосування все ще на шляху.
Цей відрізок дороги надзвичайно складний, але важливий. Робін Лі, генеральний директор Baidu, підкреслив на нещодавній зустрічі, що «ключовим моментом нової міжнародної стратегії конкуренції є не те, скільки великих моделей має країна, а скільки власних додатків штучного інтелекту є на ваших великих моделях і скільки цих додатків підвищили ефективність виробництва».
Згідно з загальнодоступною інформацією, компанія Wenxinyiyan, яка займає лідируючі позиції, випустила 11 великомасштабних промислових моделей, які охоплюють різні галузі, такі як автомобілі, енергетика та електроенергія.
У цей час у центрі уваги стало те, хто може зробити перший знімок великої моделі до програми C. Зверніть увагу, що це «кільце» на комерційній програмі, а не «друк» на рівні PPT.
З точки зору кінцевих користувачів C, «NoNoise» вважає, що є можливості як у сфері освіти, так і в пошуковій сфері: освіта, зрозуміло, неважко побачити з гарячих продажів термінального обладнання, такого як навчальні машини ШІ, це неважко зрозуміти, що групі, якій просто потрібно платити за великі моделі, ви повинні бути батьком; що стосується пошуку, новий Bing із GPT може змусити генерального директора Microsoft Наделлу з гордістю сказати, що саме Microsoft змусила Google «танцювати», який показує, який простір для фантазії надає велика модель для пошуку, і пошук Це найбільший сценарій застосування ШІ у світі.
При цьому Baidu, який бачить таку перспективу, теж не покладаючи рук працює над «алхімією» день і ніч. Завдяки інтенсивному запуску генеративних продуктів штучного інтелекту, таких як «Партнер штучного інтелекту», Baidu сподівається прискорити пошук у нову еру та продовжувати утримувати свої позиції лідера ринку.
Тут виникає питання, чи стане пошук першим пострілом широкомасштабного застосування великих моделей?
01 Кілька істин за вікном пошуку
Перш ніж відповісти на це питання, нам потрібно визначити характер зв'язку між пошуком і великими моделями.
Після народження ChatGPT хтось вірив, що Google, Baidu та інші пошукові гіганти будуть знищені, а Open AI змінить правила пошуку.
Найвідомішим представником є співзасновник Microsoft Білл Гейтс. На початку року він передбачив, що найкращі компанії зі штучного інтелекту в майбутньому працюватимуть над особистими помічниками зі штучним інтелектом, і користувачі більше ніколи не будуть відвідувати пошукові веб-сайти та Amazon. Хоча до вересня 2019 року Гейтс сумнівався в технічних можливостях Open AI, його також критикував Маск за «дуже обмежене розуміння ШІ».
Пошукові гіганти всередині явно дотримуються іншої точки зору. «Я вважаю, що це має зміцнити позиції Baidu, тому що багато проблем, які ChatGPT має вирішити, є проблемами, які має вирішити пошук, і їхні цілі однакові». У нещодавньому інтерв’ю під назвою «New Wise Chief Time» Baidu Сяо Ян, віце-президент і відповідальний за пошукову платформу, зробив власне судження. З моменту приєднання до Baidu в 2004 році Сяо Ян став свідком 20-річного розвитку пошукової галузі.
Алгоритми дозволяють пошуковим системам природно мати гени штучного інтелекту, оскільки необхідною умовою для виконання завдань машинами є «розуміння» потреб, що стоять за вікном пошуку.
Просто на різних етапах методи зіставлення інформації різні.
Візьмемо для прикладу вихід Сяо Яня в індустрію в 2004 р. У той час пошукові системи ще перебували в епосі пошуку ключових слів — користувачі повинні були вводити ключові слова у вікно пошуку, як для пошуку книг у бібліотеці, а потім знаходити точні збіги постійно змінюючи ключові слова вміст веб-сторінки.
У той час керівник Baidu Search також проводив внутрішні конкурси, намагаючись знайти способи швидше знайти цільову інформацію.
Пізніше попит користувачів ставав все сильнішим і сильнішим, від пошуку за ключовими словами до постановки запитань, і пошук еволюціонував до асиметричної відповідності, тобто коли користувачі задають питання, пошукові системи дають відповіді, подібні до експертних консультацій. Наприклад, якщо користувач запитує «Яка буде погода завтра?», відповідь може бути «Гроза з короткочасним сильним вітром». У цій відповіді немає ключових слів, які взагалі перетинаються із запитанням.
Цей режим відповідності вимагає від пошукових систем глибшого «розуміння» як питання користувача, так і вмісту всієї мережі.
Ймовірно, це пояснює, чому в 2013 році Baidu, Google і Microsoft за будь-яку ціну взяли участь у пропозиції про придбання компанії професора Джеффа Хінтона, «батька глибокого навчання».
У той час професор Хінтон щойно зробив великий прорив у технології глибоких нейронних мереж, і пошуковий гігант був першою групою компаній, яка відчула потенціал цієї технології — очікується, що глибоке навчання підвищить ефективність пошуку. Оглядаючись назад, пошук також надав найперший сценарій посадки програми для глибокого навчання. Baidu та Google були першими технологічними гігантами, які розгорнули глибоке навчання, а Baidu Brain і Google Brain пізніше стали провідними відкритими платформами ШІ.
Починаючи приблизно з 2018 і 2019 років, глибоке навчання започаткувало ще один виток швидкого розвитку, і семантична трансформація пошукових систем продовжує розвиватися. Великі мовні моделі пошукових гігантів, таких як Google і Baidu, стають все більшими і більшими, а можливості моделі стають все сильнішими і сильнішими, і сформувався прототип інтелектуальної пошукової системи. Візьмемо Baidu як приклад, він запустив Wenxin Large Model 1.0 у 2019 році і з того часу продовжив ітерацію до версій 2.0 і 3.0.
Саме на основі цих накопичень після випуску ChatGPT Google і Baidu незабаром змогли запустити Bard і Wenxinyiyan. Масштабні моделі продуктів, які, здається, виростають за одну ніч для зовнішнього світу, насправді є продуктом багаторічної ділової практики пошукового гіганта.
Після того, як ChatGPT позбавив уваги, генеральний директор Google Сундар Пічаї сказав в інтерв’ю: «Насправді у нас є моделі ШІ більше десяти років».
Засновник Baidu, голова та генеральний директор Лі Яньхун також кілька разів наголошував у публічних виступах, що незалежно від того, яка це компанія, неможливо створити таку велику мовну модель (Вень Сінь І Янь) за кілька місяців. «Глибоке навчання та обробка природної мови вимагають років наполегливості та накопичення, і немає способу це прискорити».
02 Зміни в пошуку
Пошукові системи розвинулися донині та стали найбільшим у світі сценарієм застосування ШІ та успішною бізнес-моделлю.
З точки зору технологічної еволюції, здається, важко зробити висновок, що пошук був підірваний великими моделями. Якщо пошук у вузькому сенсі – це лише «вікно пошуку», то пошук у широкому сенсі – це процес висловлювання користувача та машинного зворотного зв’язку, тоді як вікна пошуку та діалогові вікна – це просто різні форми взаємодії людини з комп’ютером.
Це також основна логіка того, чому Сяо Ян сказав, що GPT і пошукові системи мають однакові цілі. Навіть велика модель поставить головну пошукову систему у вигіднішу позицію в конкурентному середовищі, оскільки пошук має ефект Метью: компанії з більшою кількістю користувачів, технологіями, даними та обчислювальною потужністю матимуть усе кращий ефект від продукту.
Недаремно лише чотири країни світу, Сполучені Штати, Китай, Росія та Південна Корея, мають локальні пошукові системи. Як інфраструктура Інтернету, тим, хто запізнився, важко підірвати шаблон. Звичайно, ЄС досі не вірить у зло. У 2022 році він витратив 58 мільйонів юанів, щоб спробувати створити власну відкриту пошукову систему ЄС, щоб замінити Google. Більше інформації поки немає.
Базова велика модель теж має схожі характеристики, а ті, хто біжить попереду, будуть бігати все швидше. «Baidu має пошук в одній руці, а великомасштабну модель або генеративну технологію штучного інтелекту в іншій руці. Це все одно, що тримати меч Ітянь і шаблю дракона одночасно. Поєднання двох мечів принесе більшу цінність». Сяо Ян також визнав, що через це найкращі пошукові системи не можуть бути слабкими в конкуренції, і їм слід швидко змінювати досвід користувачів.
"Насправді все дуже просто. Якщо ви задовольните користувача, він залишиться. Якщо ви змусите користувача відчути, що ви можете його задовольнити, прийдуть нові користувачі. Якщо ви зробите його незадоволеним, він піде".
За словами Лі Яньхуна: ніколи жодним чином не стримуйте вираження потреб користувачів.
На оновлення вираження попиту користувачів можна відповісти лише модернізацією технологій. До появи генеративного штучного інтелекту спосіб вираження потреб користувачів ставав дедалі багатшим і різноманітнішим, наприклад, більш розмовними, нечіткими виразами та зростанням попиту на пошук зображень і відеоінформації.
У зв’язку з цим гіганти пошукових систем посилили крос-модальні можливості на основі моделей семантичного міркування, подібних до пізнішої GPT-4.
Поява великих мовних моделей також перевела пошукові системи на більш інтелектуальну стадію – вони можуть слухати і читати, і все більше розуміти користувачів. Люди жартували: Google може дати 100 000 відповідей, але бібліотекар може дати найточнішу відповідь. Сьогодні великі моделі дозволяють пошуковим системам більше вирішувати проблеми та починають розвиватися в напрямку узагальненого пошуку.
З останньої серії шляхів, досліджених лідером галузі Baidu, ми бачимо початок цієї еволюційної тенденції.
Завдяки «згортанню» Baidu збільшив частку «надзвичайного задоволення» для пошуку внутрішнього невидимого OKR.
Перша відповідь не тільки у формі тексту, але й у формі відео, і пошукова система може витягти ключове резюме з відео. Наприклад, коли батьки хочуть знайти художній мультфільм, який навчає дітей малювати, вони витрачають час на перегляд, перегляд, оцінювання та підбиття підсумків. Тепер Baidu Search може сортувати кілька відповідей для користувачів і позначати кількість згадок кожної відповіді. Кожна відповідь також містить багатший вміст, що значно економить енергію батьків.
Коли ви задаєте певне запитання, пошукова система може сказати вам, у якій книзі це питання було написано, з подальшим розширеним читанням, що еквівалентно ролі бібліотекаря в епоху ШІ.
Сяо Ян розповів, що пошук Baidu звертає увагу на дані про «надзвичайну задоволеність»: півроку тому частка «першого задоволення» становила лише 40%, зараз вона досягла 70%. І, судячи зі змін даних, користувачі готові платити за покращення пошукового досвіду - з цього року пошук Baidu щодня додає понад 50 мільйонів нових запитань і відповідей.
У рамках зміни поколінь у пошуку важливу позицію також зайняв «партнер ШІ», який вміє слухати та бачити. Baidu вперше продемонструвала можливість внутрішнього тестування «партнерів ШІ» на Mobile Ecology Conference в кінці травня цього року.
На демонстраційному дисплеї на сайті це не просто діалоговий інтерфейс чат-бота, а й допомагає користувачам позначати ключові моменти відповідей, надавати авторитетні джерела, узагальнювати резюме документів і підтримувати виклик різноманітних інструментів і служб, а також створювати зображення або копірайтинг відповідно до задумів користувача.
Зрозуміло, що цей «партнер зі штучним інтелектом» все ще знаходиться на внутрішньому тестуванні, і багато потреб користувачів здивували інженерів.Очікується, що можливості «партнера зі штучним інтелектом» продовжуватимуть розвиватися в майбутньому.
Однак те, чи настане майбутнє ери персональних помічників штучного інтелекту, яку передбачив Білл Гейтс, зрештою залежатиме від ступеня інтеграції пошукових систем і великих моделей. Цей шлях сповнений випробувань, але також вимощений золотом завдяки уяві.
03 НОВА ІСТОРІЯ
Під час обміну ЗМІ минулого року Сяо Ян одного разу говорив про питання: за що боротися, коли пошук доведено до кінця?
У галузі визнано, що пошук є одним із найскладніших видів бізнесу в Інтернеті. Це просте вікно пошуку, і це також може бути дуже відкрита система. Але на ринку ніколи не бракувало конкурентів. Протягом останніх двох років Byte, Huawei тощо активно розгортали пов’язані бізнеси. На той час ChatGPT ще не вніс руйнівних змін.
Тоді Сяо Ян відповів, що врешті-решт йому довелося боротися за своє розуміння користувачів, свої інвестиції в технології та свою здатність досягти найкращих результатів пошуку. Нині з’являється інтелект великих моделей, що дозволяє кожному бачити остаточний напрямок одночасно – шукати для отримання досвіду та навіть сприяти прийняттю рішень.
Велика модель також надає пошуку Baidu нову історію. У минулому Baidu був лише «відправною точкою» для потреб. Після того, як користувачі отримували інформацію, вони переходили на інші веб-сайти чи програми, щоб отримати сценарії послуг, наприклад електронну комерцію, місцеве життя чи створення вмісту.
Щоб підвищити цінність послуг, Baidu послідовно збагачує екологію пошукового вмісту за допомогою компонування невеликих програм, Baijiahao та інших продуктів, сподіваючись дозволити користувачам вирішувати проблеми за один раз і насолоджуватися послугами замкнутого циклу. Дивлячись на глобальну пошукову індустрію, цей екологічний стратегічний макет має провідну цінність.
Однак перед появою великомасштабних моделей знадобиться більше часу та терпіння, щоб завершити ідеальний екологічний замкнутий цикл, оскільки інструментальні продукти мають проблеми, пов’язані з прихильністю користувача та тривалістю перебування.
Велика модель прискорює формування замкнутого циклу, який протягує весь процес постановки запитань, пошуку відповідей і прийняття рішень, і таким чином пошукова система отримує більшу комерційну уяву. У цьому, мабуть, комерційна цінність так званих «двох мечів разом».
Можна передбачити, що після інтеграції більш інноваційних програм штучного інтелекту пошукові системи можуть створити більш динамічну екосистему.
Судячи з «арсеналу» та «дорожньої карти», які Baidu та інші компанії інтенсивно демонстрували цього року, головні гравці в пошуку, швидше за все, не будуть підірвані. Натомість вони продовжуватимуть просувати технологічні зміни як головного учасника проривних інновацій.