Google 全新「LaMDA」、「MUM」语言模型 将改变 Google 搜寻等人机互动模式

「LaMDA」与「MUM」均以深度学习方式建构语言模型,藉此能对应更多层内容关联分析,强调能比目前用于Google Search的BERT模型能有更高处理能力,同时能对应资料节点数量也更多,但是「LaMDA」可让系统更主动做出互动,不像「M

「LaMDA」与「MUM」均以深度学习方式建构语言模型,藉此能对应更多层内容关联分析,强调能比目前用于Google Search的BERT模型能有更高处理能力,同时能对应资料节点数量也更多,但是「LaMDA」可让系统更主动做出互动,不像「MUM」主要是针对使用者提问给予更完整解答,因此更像是先前Google提出的Duplex技术,可依据使用者对话内容做出不同互动回应行为。

未来将改变人机互动模式

此次Google I/O 2021中,Google分别宣布两种语言模型「LaMDA」 ((Language Model for Dialogue Applications)与「MUM」 (Multitask Unified Model),两者均标榜能藉由深度学习方式理解使用者语句含意,进一步做出合适回应,但实际应用还是有明显差异。

依照Google Research产品管理总经理 hristine Robson说明,「LaMDA」与「MUM」均以深度学习方式建构语言模型,藉此能对应更多层内容关联分析,强调能比目前用于Google Search的BERT模型能有更高处理能力,同时能对应资料节点数量也更多。

不过,如果以简单理解方式来看的话,「MUM」可以视为Google準备用来强化BERT模型应用的设计,藉由比BERT模型更高处理能力,可串接更多关联资讯,进而从中找出有用资讯,并且依照分析使用者语句含意,并且推论更多回应内容。

以稍早Google举例来看,使用者先说明自己最近到亚当斯山徒步旅行,并且考虑下一次前往富士山,进而询问系统若是要在今年秋天登山的话,需要作什么準备,此时系统会基于使用者先前已经提到亚当斯山,并且比对跟富士山高度、坡度等差异,最后得出两者徒步登山的难度相近,可以顺利前往的回覆。但是因为使用者提到会在秋天前往,因此系统会额外参考过往气候状态,进而建议使用者多带件防风保暖衣物。

另外,使用者更透过手机拍摄目前自己使用登山靴,询问是否适合在富士山徒步旅行时穿着,系统则会透过影像识别方式判断照片中的登山靴细节,藉此回覆使用者是否合适。

相较传统Google Search透过关键字词或单句有限内容进行比对,「MUM」语言模型将能对应整字句辨识分析,甚至还能对应前后句关联进行判断,或是同时执行多个判断式来理解使用者实际需求。

目前「MUM」仍处于前期测试,但预期能藉由持续学习对应更多语言认知,并且能理解文字、图像、声音与影片内容,同时能以使用者容易接受的语言生成方式达成「沟通」效果。

至于「LaMDA」目前则是处于试验阶段,同时主要是聚焦在如何呈现拟人般的交谈互动模式,例如在此次分别以冥王星、纸飞机拟人化诠释「LaMDA」实际运作,将可让系统透过使用者提问互动内容举一反三,并且做出贴近真人般反应,背后同样也会识别使用者语句内容对应含意,并且透过庞大资料交集分析找出最佳回应内容,藉此让使用者能感受如同与真人般对话效果。

与「MUM」不同的是,「LaMDA」可让系统更主动做出互动,不像「MUM」主要是针对使用者提问给予更完整解答,因此更像是先前Google提出的Duplex技术,可依据使用者对话内容做出不同互动回应行为。

但依照目前Google规划,暂时并未有计画将「LaMDA」应用在任何服务,现阶段仅聚焦在研究如何让机器与人进行互动。而「MUM」目前虽然是初期测试阶段,但预期接下来将会成为Google Search等以搜寻为基础的服务背后使用模型,让使用者能更容易透过关键字词、完整语句等方式快速找到解答,或是希望查找内容。

无论是「LaMDA」或「MUM」,预期接下来Google将会让人机互动模式变得更不一样。

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