ChatGPT と Perplexity Ask でどちらが優れているか？【結論：やりたいタスクによって変わる】
初めに
ChatGPTはOpenAIが開発した大規模な言語モデルで、人間のようなテキストを生成することができます。言語翻訳、テキスト要約、会話など、さまざまな言語生成タスクができます。ただし現状の ChatGPT の明らかな欠点として、2021年までのデータに基づく回答しかできないという点が挙げられます。その代わり非常に広範なタスクが実施可能です。活用実例：
Perplexity Ask は、ディープラーニングを用いて自然言語による質問の意図を理解し、正確な回答を生成する質問応答モデルです。WikipediaやWebページなど多様なソースで学習させることで、幅広い知識を提供します。Perplexity Ask の優れた点として、検索時に情報ソースを明示してくれる点が挙げられます。
今回は、ChatGPTとPerplexity Askの性能と能力を比較します。それぞれのツールの長所と短所を説明し、一方のツールが他方よりも適切である場合の例を示します。また、ChatGPTとPerplexity Askの精度とパフォーマンスについても比較します。最後に、異なるユースケースに対して、どのツールがより優れているか、結論と推奨を提供します。
ChatGPTとPerplexity Askの比較
ChatGPTとPerplexity Askは異なるタイプのモデルであり、精度とパフォーマンスを比較することは難しいかもしれません。また Perplexity には、Bird SQLというTwitterを自然言語で検索できる機能もあります。
しかし、いくつかの一般的な比較は可能です。
入力可能文字数の制限
そもそも Perplexity Ask は検索エンジンとして使われることを想定しているため、入力可能な文字数は255文字に過ぎません。
一方、ChatGPT は現状日本語は2500文字程度、英語は12000文字程度の入力が可能なので、より柔軟なタスクをこなすことができます。文字数制限周りの詳しいことは、こちらにまとめているので興味がありましたらご覧ください。
検索して得られる情報の正確性、即時性
これは、Perplexity Ask に軍配が上がります。まず一番の ChatGPT のネックは、最新の情報を反映できていないという点です。また、Perplexity Askのいい点は情報ソースを明示的に示してくれる点です。
即時性
ChatGPT, Perplexity Ask に2022ワールドカップの特筆すべき三人の選手を聞いてみました。Perplexity Ask は メッシ、エムバペ、ケヴィン・デ・ブライネとの回答。概ねあっています。ChatGPT は、情報がない、との回答。
それならば、2018年のワールドカップについて聞いてみましょう。
ChatGPT はモドリッチ、エムバペ、ハリー・ケインとの回答。
Perplexity Ask はモドリッチ、エムバペ、グリーズマンとの回答でした。
微妙に意見が異なりますね。Perplexity Ask の良い点はソースを明示しているところです。ChatGPT はどこからその情報を得ているのかが不明です。
そのため、そもそも正確な情報なのかが検証できないと言えそうです。
なお、より詳細にどちらがより正確な情報を回答するかを知りたい人は、以下のNoteが参考になるでしょう。ただし、情報の正確性については、モデルの進歩に伴って刻一刻と状況が変わっていく点には注意が必要です。
言語生成タスク
Perplexity Ask は基本的には検索に特化しているため言語生成タスクは苦手とされています。まず、双方にAI についてブログのタイトルを3つ提案してもらいました。双方ともなかなかいい答えを出してくれます。
提案してもらったタイトルで実際に記事を書いてもらいましょう。
出力してもらった記事の日本語訳（翻訳は DeepL）
人工知能（AI）は、現代において最も急速に進化している技術の一つであり、新たな開発やブレークスルーが急速なスピードで起こっています。自動運転車からインテリジェントなバーチャルアシスタントまで、AIはすでに私たちの生活に大きな影響を及ぼしています。しかし、AIの未来はどうなっているのでしょうか？この記事では、AIの現在の開発のいくつかを探り、この技術の将来の可能性について推測します。
AIの研究で最もエキサイティングな分野のひとつが、ディープラーニングの分野です。このAIへのアプローチでは、膨大な量のデータで大規模なニューラルネットワークを訓練し、ネットワークが自ら学習して予測を行うようにします。これにより、画像認識や音声認識、自然言語処理などの分野で飛躍的な進歩を遂げています。ディープラーニングの最近の発展としては、BERTのような変換モデルの導入があり、自然言語理解タスクのパフォーマンスを大幅に向上させたことが挙げられます。
また、AI研究の分野では、強化学習の分野も注目を集めている。これは、動物や人間の学習方法と同様に、AIエージェントに報酬と罰に基づいて意思決定を行うよう訓練するアプローチである。この強化学習により、囲碁やチェスなどのゲームで人間のチャンピオンを打ち負かすなど、ゲームプレイAIなどの分野で飛躍的な進歩を遂げています。
AI研究で最も有望な分野のひとつが、生成モデルの分野である。このモデルは、学習データから学習したパターンに基づいて、画像、テキスト、音声などの新しいデータを生成することができる。これにより、AIが生成したアートや音楽、さらには詩の開発が進んでいる。
今後、AIはますます私たちの日常生活に溶け込んでいくことが予想されます。自動運転車やドローンは、すでに道路や空で実験されており、今後さらに普及することが予想されます。また、医療診断や財務予測、さらには法律調査などのタスクにAIが活用されるようになるでしょう。
結論として、AIの分野は急速に進化しており、常に新しい開発、ブレークスルーが起こっています。深層学習から強化学習、生成モデルから自動運転車まで、この技術の可能性はほぼ無限大です。AIの最前線を探求し続ける私たちは、今後、さらにエキサイティングな展開を迎えるに違いありません。
人工知能（AI）は、私たちの生活や仕事のあり方を急速に変化させており、その潜在的な用途は膨大です。中国では、すでに裁判所が意思決定のためにAIを活用しています[1]。この記事では、AI技術の未来と、今後数年間で私たちの生活をどのように形成していくかを探ります。意思決定の効率性や正確性の向上など、AIがもたらす潜在的なメリットと、プライバシーに関する懸念などの潜在的なデメリットについて説明します。さらに、この記事では、AI技術を使用してビジネスに大量のウェブサイト・トラフィックを誘導する方法についてのヒントも提供します[2]。
ChatGPT は AI の一般的な話について非常にうまく長文でまとめてくれる一方で、Perplexity Askは時事ネタを入れつつ、短くまとめました。しかし、Perplexity Ask に続けて出力してほしい旨を伝えるとほぼ同じ内容をもう一度出力するだけでした。ChatGPT の場合はAIの別の側面を掲示しつつ記事を続けて書いてくれます。言語生成タスクではやはり ChatGPT に軍配が上がると考えて良いでしょう。
どのような場面で使い分けるか
ここまでみて来たように、一般的にChatGPTは言語生成タスクに、Perplexity Askは質問応答タスクに適しています。つまり、検索ならPerplexity Ask、言語生成なら、ChatGPTと使い分けると良さそうです。
結論
今回は、ChatGPTとPerplexity Askの性能と能力を比較しました。ChatGPTは、人間に近いテキストを生成する能力と、様々な言語生成タスクに対して細かく調整できる柔軟性で知られており、Perplexity Askは、自然言語の質問の背後にある意図を理解し、正確な回答を生成する能力で知られていることを説明しました。また、人間らしいテキストの生成が必要な場合や、質問応答システムの構築が必要な場合など、一方のツールが他方よりも適切である場合の例も示しました。一般的に、ChatGPTは言語生成タスクに、Perplexity Askは質問応答タスクに適しています。両者の選択は、特定のユースケースとそのタスクの要件に依存します。