GOOGLE I/O 2021:Google 搜寻将新增「MUM」设计 系统理解结果将比现有高出 1000 倍

「MUM」会针对使用者输入语句关键字词逐一比对,并且参考不同关联内容藉此搜寻更精準解答,并且以合适方式给予回覆,将比原本透过BERT自然语言模型框架理解结果高出1000倍。藉此对应查找更正确资料相比过去在Google Search仅能以关键

「MUM」会针对使用者输入语句关键字词逐一比对,并且参考不同关联内容藉此搜寻更精準解答,并且以合适方式给予回覆,将比原本透过BERT自然语言模型框架理解结果高出1000倍。

藉此对应查找更正确资料

相比过去在Google Search仅能以关键字词进行比对搜寻,Google表示在接下来的设计中,将会加入「MUM」 (Multitask Unified Model)设计,让使用者能直接透过完整语句直接进行搜寻,而Google Search背后运作系统则会逐一比对语句中涵盖意思,并且参考诸多场景内容给予合适搜寻解答。

形式上有点类似Google此次预览的「LaMDA」自然语言模型框架运作方式,「MUM」会针对使用者输入语句关键字词逐一比对,并且参考不同关联内容藉此搜寻更精準解答,并且以合适方式给予回覆。

依照Google说明,在「MUM」设计运作表现中,将比原本透过BERT自然语言模型框架理解结果高出1000倍,意味将能更正确透过使用者输入关键字词找到精準解答。

例如此次举例询问攀爬过位于美国华盛顿州内的亚当斯山后,希望进一步在今年秋天挑战位于日本的富士山时,系统就会比对亚当斯山与富士山的高度,同时考量富士山较容易下雨,同时预计前往时间处于秋季,会额外建议使用者多带防雨、保暖衣物,甚至也会自动带出富士山相关介绍、需要準备物品等。

GOOGLE I/O 2021:Google 搜寻将新增「MUM」设计 系统理解结果将比现有高出 1000 倍

而在其他搜寻应用服务中,Google也说明藉由Google Lens服务提供更便利、直觉的搜寻体验,除此之外也会继续强化结合扩增实境的搜寻结果呈现内容,并且针对搜寻结果内容增加意见反馈选项,以及相关隐私取用设定,另外也会针对搜寻结果实际产生方式进行说明,藉此确保搜寻呈现内容的公正性。

GOOGLE I/O 2021:Google 搜寻将新增「MUM」设计 系统理解结果将比现有高出 1000 倍

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