LLMs e motores de busca são iguais?

Grandes modelos de linguagem (LLMs) de IA, como ChatGPT, conquistaram o mundo e estão sendo integrados a fluxos de trabalho, plataformas e software para nos tornar mais eficientes e produtivos.

ChatGPT é como o novo molho RedHot do Frank; as pessoas usam para tudo.

Mecanismos de busca como Google e Bing mudaram para incorporar chatbots de IA em seus algoritmos, mas os mecanismos de busca e LLMs de IA agora servem ao mesmo propósito?

Aqui está uma comparação entre AI LLMs e mecanismos de pesquisa:

Função

Os modelos de linguagem grande de IA são projetados para gerar texto semelhante ao humano com base na entrada que recebem. Eles podem tirar dúvidas, redigir conteúdo, dar sugestões, auxiliar em tarefas e muito mais.

Embora inicialmente o ChatGPT não tenha pesquisado na web, agora ele pode navegar na internet se você estiver na versão 4 ou Plus. No entanto, alguns LLMs de IA geram respostas com base em uma grande quantidade de dados de treinamento que receberam.

Os mecanismos de pesquisa são projetados para indexar e recuperar informações da web.

Eles fornecem links para páginas da web, documentos, imagens, vídeos, etc., que são relevantes para a consulta de um usuário – mas isso está mudando com a incorporação de chatbots de IA nos resultados dos mecanismos de pesquisa e o uso de IA nos algoritmos dos mecanismos de pesquisa.

Aqui está uma lista dos provedores e modelos LLM mais populares:

Fontes de dados

LLMs são treinados em um grande conjunto de dados.

Eles confiam nos dados nos quais foram treinados pela última vez. Conseqüentemente, às vezes eles podem não ter informações em tempo real ou mais atualizadas se não estiverem acessando a web e não forem constantemente treinados em novos conjuntos de dados.

Os mecanismos de pesquisa rastreiam e indexam continuamente a web, o que os ajuda a encontrar as informações mais recentes disponíveis sobre um tópico, presumindo que o conteúdo tenha sido indexado.

Interações

Os LLMs são projetados para interações mais conversacionais e podem envolver-se em diálogos alternados e gerar texto de maneira baseada no contexto.

Os mecanismos de pesquisa fornecem principalmente uma interação unilateral.

Você insere uma consulta e o mecanismo de pesquisa fornece links relevantes para conteúdo relevante que pode satisfazer suas necessidades de informação, e agora com resultados de conversação do Google e Bing.

Saída

LLMs fornecem texto gerado como resposta e até imagens. A qualidade e a precisão da resposta podem variar e ser questionáveis, mas geralmente estão em um formato coerente e legível.

Os motores de busca fornecem links ou referências a fontes externas.

Os usuários precisam clicar e ler essas fontes para encontrar respostas específicas, mas isso mudou graças ao SGE (Search Generative Experience) do Google e à incorporação de um modelo de linguagem grande (LLM) de próxima geração do OpenAI nos resultados de pesquisa do Bing.

O GPT-4 é treinado em um grande conjunto de dados de texto e código e é capaz de compreender e gerar linguagem humana de uma forma mais amigável e informativa.

Desenvolvimentos recentes com a versão mais recente do ChatGPT 4 da Open AI podem acessar e processar informações através do Bing, o que permite fornecer resultados de pesquisa atualizados e relevantes.

Além do GPT-4, o Bing também usa outras tecnologias de IA para potencializar seus resultados de pesquisa com o objetivo de classificar sites, identificar e filtrar spam e gerar resultados de pesquisa personalizados.

A IA desempenha um papel vital no fortalecimento dos resultados de pesquisa do Bing. Ao usar GPT-4 e outras tecnologias de IA, o Bing é capaz de fornecer aos usuários uma experiência de pesquisa mais abrangente, informativa e personalizada.

Confiabilidade e precisão

Os LLMs estão sujeitos a erros porque, quando geram respostas, existe o risco de imprecisões ou informações desatualizadas – especialmente se não tiverem sido treinados com dados mais recentes. Algumas das desvantagens do LLM incluem:

• Os LLMs podem ser enganados por desinformação e propaganda.
• Eles podem ser computacionalmente caros para treinar e implantar.
• Eles podem não ser capazes de entender o contexto das páginas da web tão bem quanto os humanos podem

Os motores de busca fornecem links diretos para as fontes, o que permite aos usuários verificar a veracidade das informações. No entanto, a ordem e a visibilidade dos resultados podem ser influenciadas por vários algoritmos, práticas de SEO e possíveis preconceitos.

Os LLMs acabarão com a participação no mercado dos mecanismos de pesquisa?

Os modelos LLM ainda não estão tendo um impacto significativo na participação de mercado dos mecanismos de pesquisa.

O Google ainda é o gorila de 800 libras que continua a dominar a participação no mercado global de mecanismos de busca, com mais de 90%. O Bing vem em um distante segundo lugar, com apenas uma pequena porcentagem da participação no mercado de mecanismos de busca.

No entanto, os AI LLMs continuarão a revolucionar a indústria de motores de busca nos próximos anos.

Os LLMs podem fornecer respostas mais abrangentes e informativas às consultas de pesquisa. Eles também podem gerar conteúdo e imagens novos e criativos e fazer muitas outras coisas, como codificar e resumir parágrafos, para citar apenas alguns.

Com os avanços dos LLMs, isso poderia potencialmente levar a uma mudança na participação de mercado em direção aos mecanismos de pesquisa que são alimentados por AI LLMs. Na minha opinião, eles não assumirão o controle da participação no mercado dos mecanismos de busca em um nível dominante – embora possam perturbá-lo.

É improvável que os LLMs substituam totalmente os motores de busca, pelo menos num futuro próximo, por vários motivos:

• Informação atualizada: os mecanismos de pesquisa oferecem acesso às informações mais recentes disponíveis na web. Os LLMs podem não ter dados em tempo real, a menos que sejam atualizados de forma consistente ou acessem a Internet.
• Profundidade e respiração: Embora os LLMs possam fornecer respostas rápidas para pesquisas aprofundadas ou diversos pontos de vista sobre um tópico, os mecanismos de pesquisa fornecem uma variedade de fontes, mas alguns LLMs como PALM2 e Google Bard fornecem fontes de onde obtêm suas informações, ao contrário do ChatGPT da OpenAI.
• Diferentes casos de uso: LLMs são ótimos para IA conversacional, tutoria, geração de conteúdo, codificação e muito mais, enquanto os mecanismos de pesquisa são essenciais para pesquisas, notícias e descoberta ampla de informações. Com a incorporação de LLMs nos resultados da pesquisa, isto continuará a mudar ao longo do tempo.

Empacotando

Embora os AI LLMs tenham o potencial de revolucionar a pesquisa, eles não substituirão completamente os mecanismos de pesquisa. Os AI LLMs podem continuar a ser usados ​​para aprimorar os mecanismos de pesquisa no futuro para:

• Gere resultados de pesquisa mais informativos e abrangentes.
• Personalize os resultados da pesquisa com base nas necessidades e interesses individuais do usuário.
• Identifique e filtre spam e desinformação.
• Forneça aos usuários uma experiência de pesquisa mais natural e conversacional.

O futuro da pesquisa provavelmente será um híbrido de mecanismos de pesquisa tradicionais e AI LLMs.

Os AI LLMs continuarão a desempenhar um papel cada vez mais importante na pesquisa, mas não é provável que substituam completamente os motores de pesquisa.

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Imagem em destaque: FAMILY STOCK/Shutterstock