【ダイジェスト】
DataScienceCentral.comの共同創設者であり、機械学習の専門家であるVincent Granville氏は、2024年1月26日に「Search is Dead, Long Live Search!」という記事を公開しました。この記事では、検索技術の進化と、LLM（Large Language Models）やGPT（Generative Pre-trained Transformer）のようなアプリケーションの構築について論じています。Granville氏は、多くのウェブサイトが顧客に提供する検索機能が貧弱であるため、機会を逃していると指摘しています。特に、彼が開発したXLLMは、ウェブサイトのネイティブ検索よりも優れた結果を提供する例として挙げられています。
Googleはかつて企業向けの優れた検索サービスを提供していましたが、そのサービスは終了し、多くのウェブサイトが相対的に貧弱な検索機能を持つに至っています。Granville氏は、検索機能やGPTを大幅に改善するためのいくつかの戦略を提案しており、これらは高価なニューラルネットワークを必要とせず、アルゴリズムのトレーニングも不要で実装が容易だと述べています。
提案された戦略には、カスタマイズされた埋め込み、高品質な分類体系、自己調整機能、2つのプロンプトボックス、マルチエージェントシステム、重み付けされた情報源、構造化データの発見などが含まれます。これらの戦略は、ユーザーがより関連性の高い結果を得られるようにすることを目的としています。
記事の最後には、Granville氏が「中心極限定理」に関する検索結果を3つの異なるアプリケーションで比較していますが、具体的な結果についてのコメントは控えています。彼は、自身が開発したXLLMが、特に数学や統計に関する質問に対して、ウェブサイト自体の検索ツールよりも優れた結果を提供することを示しています。
Vincent Granville氏は、Data Science Centralの共同創設者であり、MLTechniques.comとGenAItechLab.comのチーフAIサイエンティストであり、Visa、Wells Fargo、eBay、NBC、Microsoft、CNETなどでの企業経験を持つ人物です。彼はLinkedInでフォローすることができます。
【ニュース解説】
機械学習の専門家であるVincent Granville氏が、検索技術の未来についての洞察を提供する記事を公開しました。この記事では、従来の検索エンジンが直面している問題点と、LLM（Large Language Models）やGPT（Generative Pre-trained Transformer）のような先進的なアプリケーションを活用することで、検索体験をどのように改善できるかに焦点を当てています。Granville氏は、多くのウェブサイトが古い技術に依存した検索機能を提供しており、これがビジネスチャンスの損失につながっていると指摘しています。
記事では、検索機能を改善するための具体的な戦略が提案されています。これらの戦略は、高価なニューラルネットワークや複雑なアルゴリズムトレーニングを必要とせずに実装可能であり、ユーザーにとってより関連性の高い検索結果を提供することを目的としています。例えば、カスタマイズされた埋め込みを使用して情報を分類し、高品質な分類体系を構築することで、より精度の高い検索結果を得ることができます。また、ユーザーが自分の好みに合わせて検索パラメータを調整できる自己調整機能や、複数の情報源を適切に重み付けして結果を提供するマルチエージェントシステムなどが挙げられています。
Granville氏は、自身が開発したXLLMを例に挙げ、これがウェブサイトのネイティブ検索よりも優れた結果を提供することを示しています。彼は、検索結果の比較を通じて、第三者が提供する検索サービスがウェブサイト自体の検索ツールよりも優れている可能性を示唆しています。
この記事は、検索技術の進化における新たな可能性を示しており、ウェブサイト運営者や検索技術の開発者にとって重要な示唆を与えています。検索機能の改善は、ユーザー体験の向上だけでなく、ウェブサイトの価値を高めることにもつながります。一方で、新しい技術の導入には、既存のインフラやプライバシーに関する懸念、規制への適応など、様々な課題が伴います。長期的には、これらの進化した検索技術が、情報のアクセス性と精度を高めることで、教育、研究、ビジネスなど多岐にわたる分野において革新を促す可能性があります。
from Search is Dead, Long Live Search!.
