人気のない意見：大手研究所はLLMの要点を理解していない。Perplexityが実行可能なAI手法を示している

r/ArtificialIntelligenceからのこの記事は、大手AI研究所が知識圧縮に焦点を当てすぎることで、LLMにおける幻覚の根本的な問題に対処できていないと主張しています。著者は、LLMをテキストプロセッサとして扱い、正確な出力のためにライブデータとウェブスクレイピングに依存すべきだと提案しています。彼らは、Perplexityの検索ファーストのアプローチをより実行可能な方法論として賞賛し、ChatGPTやGeminiの効果の低い二次検索機能と対比させています。著者は、このアプローチがコーディングアプリケーションにとってもより信頼性が高く、入力データに基づいた正確なテキスト生成の重要性を強調しています。

• •大手AI研究所は知識圧縮に焦点を当てすぎており、LLMで幻覚を引き起こしている。
• •LLMはテキストプロセッサとして扱い、正確さのために外部データソースに依存する必要がある。
• •Perplexityの検索ファーストのアプローチは、AIのためのより実行可能で信頼性の高い方法論として提示されている。