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大規模モデル vs 検索エンジン:それぞれの利点があり、相互に補完する
かなりの人々が大規模モデルがGoogleを取って代わったと言っていますが、これは多くの人が大規模モデルと検索エンジンの違いをまだ十分に理解していないことを示しています。
Googleと比較して、大規模モデルはまるで全知の賢者のようです。彼は膨大な知識を持っていますが、その知識にはいくつかの誤りや偏見が含まれていることもあります。
Googleと同様に、大規模モデルも私たちの質問に答えるときに「検索」を行っていますが、その検索は彼自身のモデル内で行われており、Googleのようにインターネットから情報を取得するわけではありません。
私たちはPrompt入力を提供し、大規模モデルはこの入力に基づいて計算と「検索」を行い、結果を出します。
Googleと比べて、大規模モデルの利点は、彼が問題を理解できることです。したがって、彼は単に応答するだけでなく、説明することもできます。例えば、誰かが「どの映画が面白いですか?」と尋ねた場合、Googleは単にリストを提供しますが、大規模モデルはさまざまな視点を分析し、なぜ面白いのかを教えてくれます。
大規模モデルは、創作支援ツールのようなもので、文書、画像、コードを生成し、あなたの要求に応じて創作することができます。Googleにはこのような機能はなく、関連する検索結果を提供するだけです。
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大規模モデルの欠点は、知識の更新が遅すぎることです。Googleは検索を通じて最新の情報を得ることができますが、大規模モデルの知識は限られており、最新の情報を取得することはできません。
大規模モデルのもう一つの欠点は、正確な引用元を示すことができないことであり、これは学術研究にとって非常に不利です。
全体的に見ると、大規模モデルとGoogleにはそれぞれ利点と欠点があり、相補的であるべきです。情報を検索する際には、まずGoogleを使用し、創作、計画、ブレインストーミングを行う際には、大規模モデルを優先的に使用することができます。
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