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Sind LLMs und Suchmaschinen dasselbe?

KI-große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT haben die Welt im Sturm erobert und werden in Arbeitsabläufe, Plattformen und Software integriert, um uns effizienter und produktiver zu machen.

ChatGPT ist wie die neue Frank’s RedHot-Sauce; Die Leute benutzen es für alles.

Suchmaschinen wie Google und Bing haben sich geändert und integrieren KI-Chatbots in ihre Algorithmen. Aber erfüllen Suchmaschinen und KI-LLMs jetzt denselben Zweck?

Hier ist ein Vergleich zwischen AI LLMs und Suchmaschinen:

Funktion

KI-Modelle für große Sprachen sind darauf ausgelegt, auf der Grundlage der empfangenen Eingaben menschenähnlichen Text zu generieren. Sie können Fragen beantworten, Inhalte verfassen, Vorschläge unterbreiten, bei Aufgaben behilflich sein und vieles mehr.

Während ChatGPT zunächst nicht im Internet suchte, kann es jetzt im Internet surfen, wenn Sie Version 4 oder Plus verwenden. Einige KI-LLMs generieren jedoch Antworten auf der Grundlage einer riesigen Menge an Trainingsdaten, die ihnen bereitgestellt wurden.

Suchmaschinen dienen dazu, Informationen im Internet zu indizieren und abzurufen.

Sie stellen Links zu Webseiten, Dokumenten, Bildern, Videos usw. bereit, die für die Suchanfrage eines Benutzers relevant sind – aber das ändert sich mit der Einbindung von KI-Chatbots in die Suchmaschinenergebnisse und dem Einsatz von KI in Suchmaschinenalgorithmen.

Hier ist eine Liste der beliebtesten Anbieter und LLM-Modelle:

AnbieterModellKann es auf das Internet zugreifen?
OpenAIGPT-3,5/4 TurboJa, aber nur für Plus- und Enterprise-Benutzer über GPT-4
AnthropischClaude Instant UND Claude 2NEIN
MetaLama 2 70bNEIN
GooglePalme 2Ja

Datenquellen

LLMs werden anhand einer großen Datenmenge trainiert.

Sie stützen sich auf die Daten, auf deren Grundlage sie zuletzt trainiert wurden. Daher verfügen sie möglicherweise manchmal nicht über Echtzeit- oder aktuelle Informationen, wenn sie nicht auf das Internet zugreifen und nicht ständig mit neuen Datensätzen vertraut gemacht werden.

Suchmaschinen durchsuchen und indizieren das Web kontinuierlich und können so die neuesten verfügbaren Informationen zu einem Thema finden, vorausgesetzt, der Inhalt wurde indiziert.

Interaktionen

LLMs sind für mehr Konversationsinteraktionen konzipiert und können einen Hin- und Her-Dialog führen und Text kontextbasiert generieren.

Suchmaschinen bieten in erster Linie eine einseitige Interaktion.

Sie geben eine Suchanfrage ein und die Suchmaschine stellt relevante Links zu relevanten Inhalten bereit, die Ihren Informationsbedarf decken könnten, und jetzt auch mit Konversationsergebnissen von Google und Bing.

Ausgabe

LLMs bieten generierten Text als Antwort und sogar Bilder. Die Qualität und Genauigkeit der Antwort kann variieren und fragwürdig sein, sie liegt jedoch normalerweise in einem kohärenten und für Menschen lesbaren Format vor.

Suchmaschinen stellen Links oder Verweise auf externe Quellen bereit.

Benutzer müssen dann auf diese Quellen klicken und sie lesen, um spezifische Antworten zu finden. Dies hat sich jedoch dank Googles SGE (Search Generative Experience) und der Integration eines großen Sprachmodells (LLM) der nächsten Generation von OpenAI in die Bing-Suchergebnisse geändert.

GPT-4 wird anhand eines großen Text- und Codedatensatzes trainiert und ist in der Lage, menschliche Sprache auf benutzerfreundlichere und informativere Weise zu verstehen und zu generieren.

Jüngste Entwicklungen mit der neuesten Version von ChatGPT 4 von Open AI können über Bing auf Informationen zugreifen und diese verarbeiten, wodurch aktuelle und relevante Suchergebnisse bereitgestellt werden können.

Neben GPT-4 nutzt Bing auch andere KI-Technologien zur Optimierung seiner Suchergebnisse, um Websites zu bewerten, Spam zu identifizieren und herauszufiltern und personalisierte Suchergebnisse zu generieren.

KI spielt eine entscheidende Rolle bei der Optimierung der Suchergebnisse von Bing. Durch den Einsatz von GPT-4 und anderen KI-Technologien ist Bing in der Lage, Benutzern ein umfassenderes, informativeres und personalisierteres Sucherlebnis zu bieten.

Zuverlässigkeit und Genauigkeit

LLMs sind fehleranfällig, da bei der Generierung von Antworten das Risiko von Ungenauigkeiten oder veralteten Informationen besteht – insbesondere, wenn sie nicht auf neuere Daten geschult wurden. Zu den Nachteilen von LLMs gehören:

  • LLMs können durch Fehlinformationen und Propaganda getäuscht werden.
  • Das Trainieren und Bereitstellen kann rechenintensiv sein.
  • Sie sind möglicherweise nicht in der Lage, den Kontext von Webseiten so gut zu verstehen wie Menschen

Suchmaschinen bieten direkte Links zu Quellen, wodurch Benutzer die Richtigkeit der Informationen überprüfen können. Die Reihenfolge und Sichtbarkeit der Ergebnisse kann jedoch durch verschiedene Algorithmen, SEO-Praktiken und mögliche Vorurteile beeinflusst werden.

Werden LLMs den Suchmaschinen Marktanteile wegnehmen?

LLM-Modelle haben noch keinen nennenswerten Einfluss auf den Marktanteil von Suchmaschinen.

Google ist immer noch der 800-Pfund-Gorilla, der mit über 90 % weiterhin den globalen Suchmaschinenmarkt dominiert. Bing liegt mit Abstand an zweiter Stelle und hat nur einen kleinen Prozentsatz des Suchmaschinenmarktanteils.

Allerdings werden KI-LLMs die Suchmaschinenbranche auch in den kommenden Jahren weiter revolutionieren.

LLMs können umfassendere und informativere Antworten auf Suchanfragen geben. Sie können auch neue und kreative Inhalte und Bilder generieren und viele andere Dinge tun, wie zum Beispiel Code programmieren und Absätze zusammenfassen, um nur einige zu nennen.

Mit der Weiterentwicklung von LLMs könnte dies möglicherweise zu einer Verschiebung des Marktanteils hin zu Suchmaschinen führen, die auf KI-LLMs basieren. Meiner Meinung nach werden sie keine dominanten Marktanteile im Suchmaschinenmarkt erobern – auch wenn sie ihn stören könnten.

Es ist aus mehreren Gründen unwahrscheinlich, dass LLMs Suchmaschinen zumindest in naher Zukunft vollständig ersetzen werden:

  • Aktuelle Information: Suchmaschinen bieten Zugriff auf die neuesten im Internet verfügbaren Informationen. LLMs verfügen möglicherweise nicht über Echtzeitdaten, es sei denn, sie werden ständig aktualisiert oder haben Zugriff auf das Internet.
  • Tiefe und Breite: Während LLMs schnelle Antworten für eingehende Recherchen oder unterschiedliche Standpunkte zu einem Thema liefern können, stellen Suchmaschinen eine Reihe von Quellen bereit, aber einige LLMs wie PALM2 und Google Bard stellen im Gegensatz zu ChatGPT von OpenAI Quellen bereit, aus denen sie ihre Informationen beziehen.
  • Verschiedene Anwendungsfälle: LLMs eignen sich hervorragend für Konversations-KI, Nachhilfe, Inhaltserstellung, Codierung und mehr, während Suchmaschinen für Recherche, Nachrichten und die umfassende Informationsentdeckung unerlässlich sind. Mit der Einbindung von LLMs in die Suchergebnisse wird sich dies im Laufe der Zeit weiter ändern.

Zusammenfassung

Obwohl KI-LLMs das Potenzial haben, die Suche zu revolutionieren, werden sie Suchmaschinen nicht vollständig ersetzen. KI-LLMs können auch in Zukunft weiterhin zur Verbesserung von Suchmaschinen eingesetzt werden, um:

  • Generieren Sie informativere und umfassendere Suchergebnisse.
  • Personalisieren Sie Suchergebnisse basierend auf den individuellen Bedürfnissen und Interessen eines Benutzers.
  • Identifizieren und filtern Sie Spam und Fehlinformationen.
  • Bieten Sie Benutzern ein natürlicheres und gesprächigeres Sucherlebnis.

Die Zukunft der Suche wird wahrscheinlich eine Mischung aus traditionellen Suchmaschinen und KI-LLMs sein.

KI-LLMs werden weiterhin eine immer wichtigere Rolle in der Suche spielen, aber sie werden Suchmaschinen wahrscheinlich nicht vollständig ersetzen.

Mehr Ressourcen:

  • 21 großartige Suchmaschinen, die Sie anstelle von Google verwenden können
  • Wie Suchmaschinen maschinelles Lernen nutzen: 9 Dinge, die wir mit Sicherheit wissen
  • Wie Suchmaschinen funktionieren


Ausgewähltes Bild: FAMILY STOCK/Shutterstock

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15 Comments

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