Perplexity 为美国付费用户推出一键购物功能

Perplexity AI 最近推出了一项新的购物功能,旨在与 Google 和 Amazon 竞争,增强其搜索引擎的电子商务能力。该功能允许美国的付费用户在搜索结果中直接查看产品推荐,并且可以在不访问零售商网站的情况下完成购买。

新功能通过视觉卡片展示产品细节、价格、卖家信息及优缺点,用户可以点击卡片查看更多信息,包括评论和关键特性。此外,用户可以在 Perplexity 中保存地址和信用卡信息,以便快速结账。Pro 订阅用户还可享受一键结账和免费送货服务。Perplexity 强调其推荐是“无偏见”的,因为没有赞助位,这与其他平台不同。……

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### Perplexity 的定义及其未显示来源的原因 Perplexity 是一种用于衡量语言模型预测能力的指标,其核心思想是通过计算概率分布的不确定性来反映模型的表现。具体来说,较低的 perplexity 表明模型能够更准确地预测下一个词的概率分布[^4]。 如果 perplexity 指标未能显示来源文档或数据,可能涉及以下几个原因: 1. **数据预处理阶段丢失信息** 如果在训练过程中使用的语料库经过了复杂的清洗和转换操作,则原始数据中的元信息(如文件名、时间戳或其他上下文线索)可能会被移除。这种情况下,即使模型表现良好,也无法追溯到具体的输入源[^1]。 2. **分布式存储与索引机制限制** 当采用大规模分布式架构时,不同节点上的数据通常会被分割并独立处理。这可能导致最终输出的结果无法直接映射回初始的数据片段位置。例如,在构建自定义索引的过程中,部分元数据字段可能因优化需求而省略。 3. **隐私保护措施的影响** 出于安全性和合规性的考虑,许多现代系统会对敏感信息实施脱敏策略。这意味着即便模型基于真实世界的数据集进行了学习,生成的内容也不会显式关联至任何可辨识的具体记录[^3]。 针对上述情况,可以采取以下几种解决方案以改善这一现象: - **增强日志记录功能** 在整个工作流中引入更加详尽的日志体系结构,从而允许追踪每一步骤所对应的原材料出处。这种方法虽然会增加额外开销,但对于审计目的非常有价值[^2]。 - **利用细粒度标注技术** 借助先进的自然语言处理工具包实现对文本单元更为精准的标记,这样有助于保留更多关于原生素材的信息而不影响整体效率。 - **重新设计数据管道流程** 调整现有的ETL(Extract, Transform, Load)管线配置参数设置,确保重要标识符得以贯穿始终传递下去直至最后呈现给用户查看为止。 ```python def calculate_perplexity(probabilities): """ 计算困惑度 (Perplexity),作为评估语言模型的一个标准。 参数: probabilities (list): 单词序列对应的真实概率列表 返回: float: 困惑度值 """ import math log_sum = sum(-math.log(p, 2) for p in probabilities if p > 0) n = len([p for p in probabilities if p > 0]) return pow(2, log_sum / n) # 示例调用 example_probs = [0.5, 0.25, 0.125, 0.125] print(f"Example Perplexity: {calculate_perplexity(example_probs)}") ```
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