برمجة Perplexity AI: منافس جديد في عالم محركات البحث
تأسست Perplexity AI قبل عام بواسطة باحثين سابقين في Google AI هم أندي كونوينسكي، أروند سري نيفاس، دينيس ياراتس، وجوني هو، وهي الآن في موقف يمكنها من تحدي هيمنة Google في مجال البحث على الويب. من خلال دمج فهرس ويب مع معلومات آنية وواجهة دردشة تفاعلية، تهدف Perplexity إلى إعادة تعريف تجربة البحث. يعتمد روبوت الدردشة الخاص بها، Perplexity Copilot، سابقًا على نماذج AI المعروفة مثل GPT-4 من OpenAI وClaude 2 من Anthropic، والتي كان يمكن للمشتركين التبديل بينها.
مؤخراً، حققت Perplexity تقدمًا ملحوظًا بإصدار نماذج لغوية كبيرة خاصة بها، تحمل أسماء pplx-7b-online وpplx-70b-online، والتي تعكس حجم المعلمات الخاص بها 7 مليارات و70 مليار على التوالي. تعتمد هذه النماذج على نماذج open-source السابقة مثل mistral-7b وllama2-70b من Mistral وMeta.
أهمية نماذج Perplexity الجديدة
تعتبر نماذج Perplexity اللغوية مهمة لعدة أسباب. يمكن للمنظمات الأخرى استخدامها عبر واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بـ Perplexity، كما أنها تعطي الأولوية لتقديم "معلومات مفيدة، دقيقة، ومحدثة." هذه ميزة حاسمة، حيث واجهت النماذج الرائدة مثل GPT-3.5 وGPT-4 تحديات تتعلق بالمعرفة قديمة.
كما أشار الرئيس التنفيذي أروند سري نيفاس على منصة X، فإن نماذج PPLX الجديدة هي "أول واجهات برمجة تطبيقات LLM حية تعتمد على بيانات بحث الويب وخالية من عوائق المعرفة." على عكس GPT-3.5 وGPT-4 التي كانت معرفتها محدودة حتى سبتمبر 2021 (تمتد حديثًا إلى أوائل 2023)، تدمج نماذج Perplexity معلومات آنية من الويب باستمرار.
المنافسة في المعرفة الحية
تتزايد المنافسة لتوفير معرفات حديثة عبر روبوتات الدردشة المعتمدة على النماذج اللغوية الكبيرة. وقد أعلنت xAI، التابعة لإيلون ماسك، أن روبوت الدردشة Grok سيستغل المعلومات الحية من منصة X (المعروفة سابقًا بتويتر)، وهو متاح بالفعل لعدد مختار من المستخدمين وسيتم طرحه على نطاق واسع قريبًا.
تحاول مزودات LLM الأخرى مثل Cohere، التي تقع في تورونتو، دمج بيانات حديثة من خلال قدرات تصفح الويب وعمليات الإنتاج المعززة بالاسترجاع (RAG)، مما يسمح للنموذج بالوصول إلى معلومات خارجية يقدمها مسؤول.
طورت Perplexity نظامها الخاص لجلب المعلومات الحية، مستخدمة بنية تحتية للبحث والفهرسة والزحف. تقول مدونتهم: "يتم تحديث فهرس البحث الكبير لدينا بانتظام ويستخدم خوارزميات ترتيب متطورة لضمان أولوية المحتوى عالي الجودة والذو صلة." تتيح هذه التحديثات لنماذجهم توليد استجابات تستند إلى أحدث البيانات المتاحة.
تقييم الأداء
لتقييم فعالية نماذج LLM الجديدة، استعانت Perplexity بتقييمات بشرية لتقييم استجاباتها بناءً على الفائدة والدقة والحداثة. قارن المثمنون بين إجابات نماذج PPLX الخاصة بـ Perplexity وإجابات نماذج Llama 2 من Meta وGPT-3.5 Turbo من OpenAI.
باستخدام نظام تصنيف Elo، وجدت Perplexity أن نماذجها تفوقت على نماذج OpenAI وMeta من حيث الحداثة والدقة، بالرغم من أن GPT-3.5 لا يزال يتفوق في الفائدة.
كيفية الوصول إلى نماذج Perplexity
النماذج الجديدة PPLX متاحة الآن للأفراد والمنظمات عبر واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بـ Perplexity، مع توفر الوثائق عبر الإنترنت. ومع الانتقال من النسخة التجريبية إلى التوافر العام، يوجد رسم اشتراك شهري قدره 20 دولارًا أمريكيًا (أو 200 دولار سنويًا) لفئة Pro. يتضمن ذلك رصيدًا شهريًا بقيمة 5 دولارات للوصول API، مع رسوم استخدام إضافية تحدد مباشرة عبر استفسار إلى Perplexity.
مع تزايد المنافسة في تكنولوجيا البحث المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، جذبت Perplexity داعمين مبكرين مثل المستثمر الخطر جيريمي أويانغ، الذي يرى إمكانيات كبيرة في نهجها.
بينما تواجه Google Bard تحديات في ظل تقييمات مختلطة، ومع التأجيل المتوقع لإطلاق نموذج Google AI Gemini، تتواجد Perplexity بشكل استراتيجي لتكون لها مكانة مميزة في مستقبل البحث، حيث تقدم لمستخدميها مساعدًا ذكياً تفاعليًا يتعامل بكفاءة مع المعلومات الحية.
قائمة الترتيب
