Hvernig Perplexity byggir nákvæmni inn í nýjustu gervigreind

Markmið okkar er að örva forvitni fólks sem vill vita meira og gera meira með þekkingu heimsins. Til að ná því hefur megináhersla okkar ávallt verið á að gera bestu nýjustu gervigreindarlíkönin nákvæmari á Perplexity.

Í fyrsta sinn deilum við einni af þeim tækni sem býr að baki því hvernig við gerum það. Í dag birti rannsóknarteymi okkar tæknilega könnun á leitauknum stórum málmókönum.

Það eru tugir ferla sem við notum til að þróa nákvæmni og þetta er sjaldgæft innsiglarútlit inn á einn þeirra: að eftirþjálfa nýjustu gervigreindarlíkön til að standa sig sem best gagnvart nákvæmnisstöðlum fyrir Perplexity vörur eins og Search, Comet og Computer.

Við þjálfum hegðun áður en leitað er

Svarvél krefst þess að undirliggjandi líkön geri fleira en að framleiða reiprennandi texta. Þau þurfa að finna sönnunargögn, fylgja beiðni notandans, nota verkfæri á réttan hátt og breyta þessari vinnu í einbeitt svar.

Við eftirþjálfum fyrir það í tveimur áföngum. Í fyrsta lagi kennum við líkaninu hvernig það á að hegða sér innan vörunnar, þar á meðal hvernig á að fylgja leiðbeiningum, vera stöðugt og nota verkfæri á réttan hátt. Svo þjálfum við það á erfiðari leitarverkefnum svo það verði betra í að finna sönnunargögn, nota þau vel og svara á skilvirkari hátt.

Áfanga nálgunin er ein af einföldu mununum á Perplexity og hefðbundinni umbúðauppsetningu með líkani og vefaðgangi. Þess vegna getur sama líkan framkallað mismunandi niðurstöður í mismunandi vörum og hvers vegna það getur virkað betur í Perplexity en í einfaldari útfærslu.

Spurningar sem krefjast samþættingar

Sumar spurningar eru auðveldar uppflettingar. Aðrar krefjast þess að líkanið tengi sönnunargögn milli heimilda.

Við þjálfum á spurningum sem krefjast þess að líkanið tengi sönnunargögn milli heimilda. Fyrir staðreyndaspurningar notum við verkefni sem neyða líkanið til að leita, rökræða og staðfesta frekar en að stökkva á svar úr einni augljósri vísbendingu. Margar spurningar krefjast þess að tengja upplýsingar saman í gegnum margar heimildum. Þær krefjast þess að líkanið færi sig úr einu sönnunargagni yfir í annað og bjutti svarinu saman úr þeirri keðju.

Við þjálfum einnig yfir mismunandi svarsnið, þannig að líkanið haldist nákvæmt hvort sem notandinn vill málsgrein, lista, töflu eða aðra uppbyggingu. Niðurstaðan er betri samþætting, sem samanstendur af svörum sem tengja sönnunargögn milli heimilda í stað þess að sækja eingöngu einangraðar staðreyndir.

Opinn verkefni þurfa staðla

Perplexity er notað í fleira en staðreyndauppflettingar. Mikill hluti vinnunnar er opinn, þar á meðal endurskrif, ritstjórn, samantekt, útskýring og skipulagning.

Þessi verkefni hafa ekki eitt nákvæmt rétt svar, en þau þurfa samt staðla. Fyrir opna vinnu notum við matskvarða sem eru skipulagðar athuganir á því hvort svar hafi raunverulega unnið verkið. Fylgdi það leiðbeiningunum? Varðveitti það merkingu? Leysti það vandamál notandans?

Það gerir það að verkum að við getum þjálfað opin verkefni með skýrum stöðlum í stað þess að meðhöndla þau sem frjálsan texta.

Nákvæmni kemur á undan valmöguleikum

Fyrir staðreyndaverkefni verður svar að vera rétt áður en það fær einingar fyrir að vera gagnlegra eða betur skrifað. Fyrir opin verkefni verður svar að uppfylla matskvarðann áður en aðrir eiginleikar koma við sögu.

Það heldur kerfinu einbeittu að kjarna umfram stíl. Það hjálpar til við að koma í veg fyrir algengan bilunargalla á svörum sem hljóma betur án þess að vera í raun betri. Ávinningurinn er færri fáguð svör sem brotna saman við skoðun.

Skilvirkni stuðlar að gæðum svars

Við þjálfum líkanið einnig til að nota leit með aga.

Sérhvert viðbótarleitarskref ætti að bæta svarið og lengra svar ætti að eiga lengdina skilið. Þegar aukaleit eða aukaleg orð hjálpa ekki, ætti kerfið að stöðva.

Þaðframleiðir svör sem eru auðveldari í notkun og varðveitir einbeitingu líkansins þegar það vinnur í gegnum lengri aðgerðakeðjur, þar sem smá mistök safnast saman.

Betri svör krefjast stöðugrar vinnu

Leitargæði koma frá því hvernig varan þjálfar líkanið til að safna sönnunargögnum, svara af aga, meðhöndla opna vinnu og stöðva þegar það hefur nægan stuðning.

Þar sem gervigreindarkerfi taka að sér lengri og sjálfstæðari vinnu, mótar sú þjálfun gæði einstakra svara og alls þess sem byggt er ofan á þau. Við höfum aldrei haldið því fram að Perplexity sé 100% nákvæmt, en við höfum það að markmiði að vera gervigreindarfyrirtækið sem lætur sig það mestu skipta og vinnur að því óþreytandi. Við hvetjum alla notendur til að veita endurgjöf um Perplexity svör sín, því við erum stöðugt að endurtaka og bæta okkur.