Perplexity AI：搜索引擎领域的新竞争者
Perplexity AI成立于一年前，由前谷歌AI研究员安迪·科温斯基（Andy Konwinski）、阿拉文德·斯里尼瓦森（Aravind Srinivas）、德尼斯·亚拉特斯（Denis Yarats）和约翰·霍（Johnny Ho）创建，旨在挑战谷歌在网络搜索中的主导地位。通过将网页索引与实时信息以及对话式AI聊天机器人界面相结合，Perplexity希望重新定义搜索体验。其聊天机器人Perplexity Copilot最初依赖于OpenAI的GPT-4和Anthropic的Claude 2等成熟的AI模型，用户可以在这些模型之间切换。
近期，Perplexity在发布自己的大型语言模型（LLMs）方面取得了重大进展，推出了名为pplx-7b-online和pplx-70b-online的模型，分别对应于70亿和700亿参数。这些模型建立在Mistral和Meta的开源mistral-7b和llama2-70b模型的基础上。
为什么Perplexity的新LLMs重要
Perplexity的LLMs值得关注的原因有几个。其他组织不仅可以通过Perplexity的API使用这些模型，而且它们还优先提供“有用、真实和最新的信息”。这一点尤为关键，因为像OpenAI的GPT-3.5和GPT-4等领先模型在过时知识方面面临挑战。
正如首席执行官阿拉文德·斯里尼瓦森在X平台上指出的，新发布的PPLX LLMs是“首个与网络搜索数据相结合且没有知识截止日期的实时LLM API”。与知识截止于2021年9月（近期延长至2023年初）的GPT-3.5和GPT-4不同，Perplexity的模型不断整合来自网络的实时信息。
实时知识的竞争
通过LLM聊天机器人提供最新知识的竞争正愈发激烈。埃隆·马斯克的xAI宣布其Grok聊天机器人将利用来自X（前身为Twitter）的实时信息，已向部分用户推出，并将在不久后广泛推广。
其他LLM提供商，如总部位于多伦多的Cohere，也在通过网页浏览能力和检索增强生成（RAG）来努力整合最新数据，从而使模型能够访问管理员提供的外部信息。
Perplexity开发了自己的实时信息来源系统，采用内部搜索、索引和爬虫基础设施。其博客中表示：“我们的大型搜索索引定期更新，并利用复杂的排名算法确保高质量、相关内容优先显示。”这些更新让他们的模型能够生成基于最新可用数据的响应。
评估性能
为了验证新LLMs的有效性，Perplexity邀请了人工评估者，根据有用性、真实性和时效性对其响应进行评估。评估者比较了Perplexity的PPLX模型与Meta的Llama 2和OpenAI的GPT-3.5 Turbo的回答。
使用Elo评分，Perplexity发现其模型在时效性和真实性方面超越了OpenAI和Meta的模型，虽然GPT-3.5在有用性上仍表现优异。
如何访问Perplexity的LLMs
新的PPLX LLMs现可通过Perplexity的API为个人和组织所用，在线提供文档。随着从测试阶段过渡到公开可用，Pro级别的订阅费用为每月20美元（或每年200美元），其中包括每月5美元的API访问信贷，具体的额外使用费用可通过直接咨询Perplexity获取。
在AI驱动的搜索技术竞争愈发激烈之际，Perplexity吸引了早期支持者，如风险投资家杰里迈亚·欧扬（Jeremiah Owyang），他对此方案看到了巨大的潜力。
随着谷歌Bard面临挑战和对其评价不一，以及谷歌计划中的AI模型Gemini的发布延迟，Perplexity正处于一个有利的战略位置，能够在搜索的未来中开辟独特的市场，向用户提供一种交互式的AI助手，快速获取实时信息。
排行榜
