ChatGPTを利用したBing:MicrosoftがWeb検索に革命をもたらしています
従来のWeb検索を忘れてください。Microsoftは、新しいBing検索エンジンを使用して、ChatGPTのAIの助けを借りて何ができるかを提示します。
ChatGPTが魅力的であると同時に恐ろしいツールとなって以来、AIは誰もが注目するようになりました。ChatGPTは、わずか数個のキーワードから、一貫した一般的に意味のある文章を形成できるからです。さらに、AIはあらゆる種類の質問に答えたり、物語を語ったりします。MicrosoftはChatGPTを信頼しており、ChatGPTを開発しているOpenAIにすでに数十億ドルを投資しています。Microsoftがこれに関して大きな計画を持っていることは明らかです。たとえば、Bing検索やEdgeブラウザに人工知能を統合するなどです。2023年2月7日にMicrosoftが同社の新しいAI戦略を発表したため、それはまさに間もなく現実になるでしょう。非常に急遽予定されたこのイベントにより、レドモンドは競合他社のGoogleに先んじました。検索エンジンの巨人は、その翌日の2023年2月8日にAI開発を発表し、その数日前にはすでにBardと呼ばれる新しいAIテクノロジーの開発を急いでいた。
LLMを使用したChatGPT 4 – ChatGPTよりもさらに優れています
AIイベントの一環として、MicrosoftはLLMを備えたChatGPTバージョン4を発表しました。これは「Large Language Model」の略です。LLMを使用すると、ユーザーはインターネット上で本当に探しているものを正確に表示するために、一種の対話形式で検索エンジンBingと通信することになります。ヒットしたウェブサイトがユーザーの要望に応えず、またすぐに閉じられるということは過去のものとなるはずです。
Bing: 新しいWeb検索は非常に優れています
LLMのおかげで、Bing検索内で最大1,000文字の複雑なクエリが可能になります。たとえばマイクロソフトはイベント中、イケアの特定の椅子がミニバスに適合するかどうかを尋ねると、検索エンジンが正しい答えを返したことを示した。スーパーボウルの一環としてどのイベントが計画されているか尋ねられたとき、AI検索は言及する価値のあるすべてを知っていました。また印象的だったのは、現在最高の掃除機の長所と短所を尋ねると、AIが詳細な情報を提供してくれたということです。
Bing: 検索の代わりにチャットする
しかしそれだけではありません。Bing検索内でAIとのチャットも可能になります。そしてそれはすべて揃っています。購入ガイドのように、デモのツールはどの65インチテレビを購入す
べきかを推奨していました。イベントの一環として旅行の計画も可能でした。最後に、AIはリンクのコレクションを破棄するのではなく、ユーザーにとって知っておく価値のあるすべてを要約します。無数のWebサイトを検索することは過去のものとなるはずです。–また、Bingが100の言語のAI通訳として、または音楽知識ゲームのクイズマスターとしてどのように機能したかを確認することもできました。
EdgeブラウザがAIターボを取得
しかし、AIが強化されるのはBingだけではありません。Edgeブラウザにも将来的にはAIが搭載される予定です。Microsoftはイベントで新しいブラウザの最初のバージョンを展示しました。見た目が新しくなっただけでなく、魅力的なツールも提供されます。たとえば、AIチャットもEdgeブラウザー内で開きます。たとえばインターネットからPDFをダウンロードすると、チャットウィンドウ内の論文から最も重要な事実をAIに抽出してコンパクトに要約してもらうことができます。データから一貫したテーブルを構築したり、プログラムコードをある言語から別の言語に翻訳したりすることも可能です。そして、必要に応じて、LinkedInなどのプラットフォームに一貫した投稿を作成するようにAIに依頼することもできます。
ChatGPTを使用したBingとEdge: デモが利用可能になりました
新しいBingは、本日よりデスクトップ上で限定プレビューで利用可能になります。最初のステップでは、テストとして最大1,000文字の検索クエリを入力できます。さらなる機能は段階的に展開される予定です。そのためには待機リストに登録する必要があります。モバイルデバイス向けのプレビューも間もなく公開される予定です。
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変圧器ネットワークについて ChatGPTは、OpenAIが2020年に開発したGPT-3という言語モデルを基にしています。GPT-3は、ほぼ完璧な英語でさまざまなスタイルのテキストを生成する能力を持っています。このニューラルネットワークは、いわゆる事前学習を通じてインターネットからのテラバイト単位のテキストデータを学習しました。これが名前に「P」が含まれる理由です。また、生成するテキストがトレーニングデータ(名前の「G」)とできるだけ近くなるように学習しています。