Роль моделей Deep Research в развитии искусственного интеллекта

Исследования всегда были гонкой со временем. Теперь, с появлением искусственного интеллекта (ИИ), эта гонка становится еще более быстрой, чем когда-либо. ИИ - это уже не просто автоматизация задач. Он меняет то, как мы собираем, анализируем и интерпретируем информацию. От сортировки огромных массивов данных до раскрытия сути за считанные секунды - исследовательские инструменты ИИ меняют скорость и глубину поиска информации.

Ключевой частью этого сдвига является появление моделей глубокого исследования, которые быстро стали основным трендом. Компании, работающие в сфере ИИ, запускают свои собственные версии, сигнализируя о фундаментальных изменениях в том, как ИИ обрабатывает и предоставляет информацию. 

В отличие от традиционных инструментов ИИ, которые дают ответы на поверхностном уровне, эти продвинутые модели погружаются глубже, пытаясь предоставить высококонтекстные и точные выводы. Ведущие технологические компании, такие как OpenAI, Google и Perplexity, являются движущей силой этого движения, постоянно совершенствуя исследовательские возможности ИИ.

Этот прогресс очевиден в таких эталонных тестах, как Humanity's Last Exam, в которых модель ИИ оценивается на предмет сложных рассуждений и решения задач. Модель Deep Research от OpenAI продемонстрировала впечатляющее улучшение по сравнению с предыдущими версиями. Такой скачок в производительности означает, что модель может решать сложные исследовательские вопросы с точностью и аккуратностью.

В этой статье мы рассмотрим уникальные особенности моделей Deep Research от OpenAI, Google и Perplexity. Мы рассмотрим, как эти модели улучшают методы исследования, повышают производительность и формируют будущее ассистентов на базе ИИ.

Обзор моделей Deep Research

Для начала давайте подробнее рассмотрим, как различные модели Deep Research способствуют инновациям в исследованиях благодаря передовым знаниям.

Модель глубокого исследования OpenAI

2 февраля 2025 года компания OpenAI представила Deep Research - продвинутую модель агента ИИ, предназначенную для глубоких, многоэтапных исследований. С помощью варианта готовящейся модели OpenAI o3 он может сканировать сотни источников, включая текст, изображения и PDF-файлы. На основе этих данных он создает подробные, цитируемые отчеты всего за 5-30 минут, что гораздо быстрее, чем при ручном исследовании.

В отличие от базовых чат-ботов с искусственным интеллектом, Deep Research создан для профессионалов в таких отраслях, как финансы, наука и инженерия, которым нужны инструменты с точностью и глубиной, а не просто быстрые ответы. Deep Research даже запрашивает у пользователей разъяснения в процессе работы, чтобы уточнить свои результаты. 

OpenAI продолжает совершенствовать его, а недавно добавила встроенные изображения с цитатами и улучшенную обработку файлов. В целом, анализируя рынки или разбирая технические исследования, Deep Research стремится предоставить структурированные и надежные сведения.

‍

Модель глубокого исследования Gemini от Google

Gemini Deep Research от Google, запуск которого состоялся 11 декабря 2024 года, - это ИИ-помощник, призванный упростить сложные задачи, связанные с глубокими исследованиями. Он автоматизирует весь процесс, выполняя поиск в Интернете, анализируя данные и создавая структурированные отчеты. Он также предоставляет прямые ссылки на источники, и все это примерно за пять минут.

Уникальность Gemini заключается в ее динамичном и итеративном подходе. Вместо того чтобы просто получать статичные результаты, он уточняет свои запросы по мере обнаружения новых сведений. Он начинает с поиска общей информации, но меняет фокус по мере сбора подробностей. Этот процесс повторяется до тех пор, пока не будет создано четкое и хорошо структурированное резюме, которое можно экспортировать в виде аккуратно отформатированного документа.

Gemini также может помочь пользователям обнаружить ценные, но часто упускаемые из виду ресурсы, которые стандартный поиск может пропустить. Если вам нужна более подробная информация по определенной теме, вы можете просто задать дополнительный вопрос, и Gemini уточнит отчет в режиме реального времени. 

‍

Модель глубокого исследования Perplexity

Запущенный 14 февраля 2025 года режим глубокого исследования Perplexity выводит поиск ответов на вопросы на новый уровень. Он проводит многократный поиск, анализирует сотни источников и применяет передовые методы рассуждений, чтобы выдать экспертные заключения - и все это всего за несколько минут.

Этот инструмент экономит время, работая со сложными темами, которые в противном случае потребовали бы многочасового ручного исследования. Его подход является интеллектуальным и адаптивным: он ищет информацию в Интернете, читает документы и уточняет свою стратегию по мере сбора информации. В результате вы получаете четкий и подробный отчет, который можно экспортировать в PDF, документ или опубликовать в виде Perplexity Page.

‍

Что отличает каждую модель искусственного интеллекта Deep Research?

Что действительно отличает эти модели, так это интеллектуальный подход к исследованиям. Каждая из них использует передовые методы для эффективного предоставления высококачественных ответов. 

Вот краткий обзор того, как они работают:

• Модель глубокого исследования OpenAI: Она была полностью обучена с помощью обучения с подкреплением на сложных задачах просмотра и рассуждения, что позволяет ей планировать многоступенчатые траектории поиска для нахождения и проверки данных. Она адаптируется в режиме реального времени, возвращаясь назад и корректируя свою стратегию на основе вновь обнаруженной информации.

• Модель глубокого исследования Gemini от Google: Компания разрабатывает многоступенчатый план исследования и итеративно просматривает и уточняет результаты поиска в Интернете, чтобы собрать, проверить и обобщить соответствующие данные. Он постоянно корректирует свой подход на основе новой информации.

• Модель глубокого исследования Perplexity: Она итеративно генерирует и уточняет план исследования, ищет, читает и рассуждает в сотнях источников, чтобы достичь глубокого понимания темы. 

Несмотря на то, что под капотом этих моделей работают разные процессы, они имеют много общих черт. Все они могут анализировать данные, выявлять ключевые закономерности и генерировать структурированные отчеты, представляя информацию в понятном и читаемом формате. Кроме того, они могут использовать визуальные средства, такие как диаграммы и графики, чтобы облегчить интерпретацию информации. Кроме того, они поддерживают встроенную систему управления цитированием, которая обеспечивает прозрачность. 

‍

Влияние моделей Deep Research 

Модели Deep Research способны переосмыслить наши методы работы, быстро и точно решая сложные исследовательские задачи. Они могут анализировать огромные объемы информации за считанные минуты, предоставляя структурированные сведения, которые экономят время в разных отраслях. 

Выявляя скрытые закономерности и генерируя точные наблюдения, эти модели помогают организациям оптимизировать работу, предвидеть тенденции и принимать более разумные решения. Помимо крупных компаний, они делают исследования экспертного уровня доступными для студентов, небольших компаний и частных лиц, позволяя делать осознанный выбор без специальных знаний. 

Применение в реальных условиях в различных отраслях промышленности

Вот несколько реальных применений моделей Deep Research:

• Инвестиционный и финансовый анализ: С их помощью можно создать углубленный обзор рыночных данных, финансовых отчетов и новостных тенденций, чтобы помочь инвесторам и аналитикам определить прибыльные возможности и риски.

• Ускорение научных исследований: Исследователи в таких областях, как медицина, могут использовать эти модели для изучения данных и поиска новых прорывов. Например, они могут просканировать тысячи научных работ, чтобы определить потенциальные методы лечения.
• Проницательность при разработке продуктов: Эти модели помогут проанализировать отзывы клиентов, тенденции рынка и данные о конкурентах, чтобы обосновать инновации и стратегическое планирование.

• Поддержка политических решений: Правительства и исследовательские организации могут использовать эти модели для анализа глобальных проблем и содействия в разработке более эффективных политик и нормативных актов. 

• Автоматизированные юридические исследования: Эти модели могут быстро анализировать обширные базы данных прецедентного права, уставов и юридических заключений, чтобы выявить значимые прецеденты и выводы. 

Сравнение моделей Deep Research

Каждая из моделей Deep Research имеет свои сильные и слабые стороны. Например, модель Deep Research от OpenAI достигла 26,6 % точности в бенчмарке Humanity's Last Exam, хотя она ограничена для пользователей Pro.

Между тем модель Deep Research от Perplexity предлагает удобный интерфейс с бесплатными ежедневными запросами и достигает точности 21,1 %. В то же время модель Deep Research от Gemini является более быстрым ИИ-помощником, но достигает меньшей точности в 6,2 % и требует платной подписки Gemini Advanced.

‍

Плюсы и минусы использования моделей Deep Research

Теперь, когда мы увидели, как эти модели могут помочь в различных отраслях, давайте рассмотрим их преимущества:

• Масштабируемость: Эти модели могут адаптироваться к различным исследовательским потребностям, от быстрого поиска информации до глубокого анализа. Они справляются как с небольшими запросами, так и с масштабными проектами в различных отраслях. 

• Экономия средств: Автоматизация сложных исследовательских процессов снижает потребность в ручном труде, что значительно сокращает трудозатраты. Организации могут перенаправить сэкономленные средства на инновации, повышая общую производительность.

• Предвидение тенденций: Эти модели могут анализировать огромные объемы данных, чтобы выявить зарождающиеся тенденции до того, как они станут основными. Обнаруживая закономерности и сдвиги на ранней стадии, они помогают пользователям принимать взвешенные решения.

Хотя эти модели имеют множество преимуществ, они также связаны с определенными проблемами, о которых следует помнить:

• Перегрузка контекстом: Эти модели могут иногда чрезмерно анализировать, зацикливаясь на мелких деталях и создавая объемные отчеты. Пользователям может потребоваться уточнить результаты, чтобы извлечь наиболее важные сведения.

• Этические дилеммы: Модели ИИ Deep Research могут извлекать информацию из материалов, защищенных авторским правом. Это может привести к потенциальным юридическим проблемам. Предприятия могут тщательно проверять результаты, чтобы обеспечить соответствие требованиям.

• Зависимость от навыков: Для получения наилучших результатов требуется грамотность ИИ. Неясные подсказки приводят к расплывчатым ответам. Пользователи, не имеющие опыта составления точных запросов, могут не справиться с задачей максимального использования потенциала модели.

Основные выводы

Модели глубоких исследований все еще находятся на ранних стадиях. Хотя они предлагают быстрый доступ к хорошо изученным ответам, эти ответы не всегда надежны. Иногда эти модели могут неверно интерпретировать данные, смешивать достоверные источники со слухами или не выделять неопределенности. Однако с дальнейшим развитием они могут стать надежными исследовательскими инструментами.

Для получения быстрых ответов хорошо работают более простые модели, такие как GPT-4o, и они могут быть более экономически эффективными. Однако по мере совершенствования ИИ мы можем ожидать, что эти модели глубокого исследования будут развиваться и предлагать еще более точные ежедневные выводы. 

Присоединяйтесь к нашему сообществу и изучайте наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше об искусственном интеллекте. Узнайте о таких достижениях, как ИИ в здравоохранении и компьютерное зрение в самодвижущихся автомобилях, на страницах наших решений. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать работу над проектами в области искусственного интеллекта уже сегодня.