昨年末から一部ユーザー向けのテストが実施されていたBingの「ディープ検索」が、3月末に一般公開された。Bingでの検索時にGPT-4を利用した「質問」と「結果」の最適化が行われることで、ユーザーの意図を察して、より目的に合った情報を見つけやすくする機能だ。どのような結果が得られるのかを試してみた。
日本でのさまざまなポイントカードプログラムがどのように機能するかを、それぞれの利点、要件、制限など、説明してください。コンビニエンスストア、スーパーマーケット、レストランなど、さまざまなカテゴリの人気のあるポイントカードの例を含めます。ポイントカードと日本の他の決済方法の長所と短所を比較し、現在の特典や特典も含めて示します。最も人気のあるサービスと参加している加盟店を強調します。
元のキーワードの「どうなっているのか？」という部分は、「どう普及しているのか？」「どのようなしくみなのか？」「どんなサービスがあるのか？」……と、さまざまな意味に取れるあいまいな表現だが、それをGPT-4によって、より具体化して検索することになる。前述したように、従来のBing検索は、独自のランキングシステムによって検索結果の順番が決定されるが、それをそのまま表示するのではなく、前述した拡張された検索クエリと照らし合わせ、内容や品質をチェックした上で、結果として表示するかしないか、上位に表示するかどうかを決めていることになる。「生成AIはどうなっているのか？」をキーワードに指定した通常の検索結果。ニュースサイトが多い印象で、特定の文脈ではなく広く情報が収集される印象それでは、実際の動作を見てみよう。ディープ検索は2段階のステップで利用する。最初にBing検索で通常のキーワードで検索し、その後、検索ボックス横の「ディープ検索」ボタンをクリックすることで、ディープ検索が実行される。この単語のみを通常のBingで検索すると、生成AIのモデルとしての「Transformer」と、映画の「Tra
このため、通常は「Transformer AI」や「Transformer（s） 映画」「Transformer 回路」などといったように複数のキーワードを使って検索する。つまり、そもそも「Transformer」が何かという前提知識がないと、目的に合った検索ができないことになる。まったく知らない言葉の場合、2つ目のキーワードを指定することが難しいわけだ。 こうしたケースで、ディープ検索が役立ってくる。30秒ほど待って表示された結果は、現在、もっとも注目度の高い「自然言語モデル」としてのTransformerの検索結果が主となり、右側の「ディープ検索」欄に「自然言語モデル」「映画シリーズ」「電気機器」という3つの候補が表示される。つまり、何かよくわからない単語を検索した際、文脈によって複数の候補があったとしても、それをGPT-4がフォローして、「こっちのTransformer？ それともこっち？」というようにナビゲーションしてくれることになる。
あまり詳しくない分野を調べるとき、「単語で検索→結果から複数意味があることを知る→キーワードを追加して検索し直し」のように、キーワード選択で試行錯誤することがよくあるが、これを先回りしてGPT-4がやってくれるイメージとなる。
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