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CHATGPTのような大規模な言語モデルからコンテンツを生成することは非常にエネルギー消費されており、気候変動が角を曲がっていることを知っている人もいるかもしれません。いくつかの質問の答えを見つけるエンジン？
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ここにいくつかの提案があります：

 - 質問に対する簡単で簡単な答えが必要な場合は、従来の検索エンジンを使用してください。これは、質問が簡単で、トピックを深く理解する必要がない場合に特に当てはまります。

 - より詳細なまたは微妙な回答が必要な場合は、大きな言語モデルの使用を検討してください。大規模な言語モデルは、より深いレベルの分析を必要とする複雑な質問または自由回答形式の質問に特に役立ちます。

 - 大規模な言語モデルを使用することの環境への影響に注意してください。大規模な言語モデルを使用することの利点が潜在的な環境コストを上回るかどうかを検討してください。たとえば、ブログ投稿のコンテンツを生成するために大規模な言語モデルを使用している場合は、フリーランスライターの雇用など、コンテンツを他の手段で生成できるかどうかを自問してください。

最終的に、従来の検索エンジンに対して大規模な言語モデルを使用するという決定は、手元のタスクの特定のコンテキストと要件に依存します。各アプローチの潜在的な利点と欠点を比較検討し、情報に基づいた決定を下すことが重要です。
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多様な情報源が必要な場合は、従来の検索エンジンを使用してください。大規模な言語モデルは、ウェブ上で表現された多様なビューを世界の均質な見方に圧縮する傾向があります。

何かを購入または調達する過程にある場合、伝統的な検索エンジンは、さまざまな潜在的なサプライヤーを提供する必要があります。これは、あなたが多様な選択にさらされているため、より良い富分布を間接的にサポートしていることを混ぜています。