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Pandu Nayak comparte su hoja de ruta para mamá y cómo puede ayudar a la compañía a manejar consultas más complejas

En su mayor parte, los motores de búsqueda han operado de la misma manera durante las últimas dos décadas. Han mejorado en la determinación de la intención, proporcionando resultados relevantes e incorporando diferentes verticales (como imagen, video o búsqueda local), pero la premisa sigue siendo la misma: ingrese una consulta de texto y el motor de búsqueda devolverá una mezcla de enlaces orgánicos, ricos resultados y los anuncios.

Con más avances recientes, como BERT, los motores de búsqueda han aumentado sus capacidades de procesamiento de idiomas, lo que les permite comprender mejor las consultas y devolver los resultados más relevantes. Aún más recientemente, Google presentó su modelo multitarea unificada (mamá), una tecnología que es 1,000 veces más poderosa que Bert, según Google, y combina la comprensión del lenguaje con la multitarea y la entrada multimodal CapabiLISTES.

En un chat con motores de búsqueda, Pandu Nayak, vicepresidente de búsqueda en Google, describió cómo la mamá puede cambiar fundamentalmente la forma en que los usuarios interactúan con su motor de búsqueda, la hoja de ruta para mamá, así como lo que Google es Haciendo para asegurarse de que la tecnología se aplica de manera responsable.

Mamá, el último hito de Google en la comprensión del lenguaje

Es fácil clasificar a mamá como una versión más avanzada BERT , especialmente ya que Google lo está tratando como un hito similarmente importante para la comprensión del lenguaje y lo promociona como mucho más poderoso que Bert. Mientras que los dos se basan en la tecnología del transformador y mamá tiene capacidades de comprensión de lenguaje BERT integrado, la madre se basa en una arquitectura diferente ( T5 Architecture

) y es capaz de subestiriantialmente más.

Capacitación a través de más idiomas Escalas de aprendizaje.

“[Mamá está] entrenada simultáneamente en 75 idiomas”, dijo Nayak, “Esto es agradable porque nos permite generalizar los idiomas ricos en datos a las lenguas con una escasez de datos”. Esto puede significar que las aplicaciones de mamá pueden transferirse más fácilmente a más idiomas. Si eso es cierto, podría ayudar a fortalecer la búsqueda de Google en esos mercados.

Mamá no se limita al texto. Otra distinción es que mamá es multimodal, lo que significa que sus capacidades no se limitan al texto, también puede usar video e imágenes como entradas. “Imagina tomar una foto de tus botas de senderismo y preguntar ‘¿Puedo usarlos para caminar el monte? Fuji? ‘”Prabhakar Raghavan, SVP en Google, dijo como un ejemplo hipotético durante la reposición de la madre.En Google I / O

, “Mamá podría entender el contenido de la imagen y la intención detrás de su consulta”.

Prabhakar Ragavan discussing MUM at Google I/O

Prabhakar Raghavan proporcionando ejemplos de cómo puede ser mamá. integrado en la búsqueda de Google en Google E / S.

Multitarking también facilita el aprendizaje escalado.

“Mamá también está intrínsecamente multitarea”, dijo Nayak. Las tareas de lenguaje natural que puede manejar incluyen (pero no se limitan a) las páginas de clasificación para una consulta en particular, la revisión de documentos y la extracción de información. Mamá puede manejar múltiples tareas de dos maneras: en el lado de la capacitación y en el lado de uso.

“Al entrenarlo en múltiples tareas, esos conceptos se aprenden a ser más robustos y generales”, explicó Nayak “. Es decir, se aplican a través de múltiples tareas en lugar de aplicarse solamentea una sola tarea y ser frágil cuando se aplica a una tarea diferente “.

En el lado de uso, Google no imagina que mamá se desplace como una característica singular o su lanzamiento en la búsqueda:” Pensamos en ello como una plataforma ¿En qué diferentes equipos pueden construir diferentes casos de uso “, dijo Nayak, agregando:” La idea es que en los próximos meses, vamos a ver a muchos, muchos equipos dentro de la búsqueda usando mamá para mejorar las tareas que estaban haciendo para Ayudar a la búsqueda, y el ejemplo de la vacuna covid

es un muy buen ejemplo de eso “. La hoja de ruta de Google para mamá

Dónde estamos ahora, el corto- término.

Los objetivos a corto plazo de Google para mamá se enfocan en gran medida en la transferencia de conocimientos en todos los idiomas. La primera aplicación pública de mamá, en la que identificó 800 variaciones de la vacuna NAMes en 50 idiomas en cuestión de segundos, es una buena representación de esta etapa de su implementación. Es importante tener en cuenta que Google ya tenía un subconjunto de nombres de vacunas covid que desencadenarían la experiencia de vacuna covid en los resultados de búsqueda, pero mamá le permitió obtener un conjunto de nombres de vacunas mucho más grande, lo que permitió que los resultados de búsqueda se activan en más situaciones. , cuando sea apropiado. y, como parte de esta etapa a corto plazo, los equipos dentro de Google han comenzado a incorporar a MMAM a sus proyectos: “Tenemos decenas de equipos que están experimentando con mamá en este momento, muchos de ellos están encontrando una gran utilidad en lo que están viendo aquí “, dijo Nayak, declinando proporcionar detalles más específicos en este momento.

Características multimodales planificadas para el futuro a medio plazo.

“En el mediano plazo, creemos que la multimodalidad es donde es la acción, eso será como una nueva capacidad para la búsqueda que no hemos tenido antes “, dijo Nayak, expandiéndose en el ejemplo de búsqueda de imágenes

que Prabhakar Raghavan Primero se utiliza en Google E / S.

En la visión de Nayak para mamá en la búsqueda, describe una interfaz en la que los usuarios pueden cargar imágenes y hacer preguntas de texto sobre esas imágenes. En lugar de devolver una respuesta simple que puede resultar en una Búsqueda de clic en Zeta

, Nayak ve a Google que devuelve los resultados relevantes que puedan cerrar la brecha entre la imagen cargada y la consulta del usuario.

Aunque los experimentos de Google Con mamá ha inspirado confianza, Nayak estaba dispuesto a enfatizar que la implementación exacta de estos objetivos “a medio plazo”, junto con cualquier específico.Las líneas de tiempo, es incierto.

Conexión de los puntos para usuarios a largo plazo.

“A lo largo, creemos que la promesa de mamá realmente se deriva de su capacidad de entender el lenguaje a un nivel mucho más profundo”, dijo Nayak, agregando: “Creo que apoyará la comprensión de información mucho más profunda y esperamos poder poder para convertir esa información más profunda que entendiendo en experiencias más sólidas para nuestros usuarios “.

En su estado actual, los motores de búsqueda luchan contra los resultados relevantes de la superficie para algunas consultas específicas y complejas, como, por ejemplo,” he excitado Monte Adams y quiero caminar al Monte Fuji Siguiente Fall. ¿Qué debo hacer de manera diferente para prepararme? “Hoy en día, si [un usuario] acaba de ir y escribió esa consulta en Google, hay una muy buena posibilidad de que no le dé ningún resultado útils . . . “Entonces, lo que tendrías que hacer es romperlo en consultas individuales que puedes poner en su alrededor y obtener los resultados y establecerlo juntos para ti mismo, creemos que mamá puede ayudar aquí”, dijo Nayak.

Continuando con el ejemplo de senderismo arriba “, creemos que mamá puede tomar un pedazo de texto [la consulta de búsqueda], así, que es esta necesidad de información compleja y dividida en este tipo de necesidades de información individuales”, dijo, sugiriendo que Las capacidades de comprensión del lenguaje de la madre podrían ayudar a Google a proporcionar resultados relacionados con el entrenamiento físico, MT. El terreno de Fuji, el clima, etc.

“Recuerda, no tenemos este trabajo porque esto es a largo plazo, pero este es exactamente el tipo de cosas que estás haciendo en tu cabeza cuando vienes con consultas individuales y nosotrosPiensa que mamá puede ayudarnos a generar consultas como esta “, dijo,” puedes imaginar que podríamos emitir múltiples consultas como esta, obtendrás resultados para ellos, tal vez poner en algún texto que conecte todo esto a la pregunta original y más compleja que Tuviste, esencialmente organizar esta información. . . Eso muestra lo que es la conexión, para que ahora pueda entrar y leer el artículo sobre la mejor marcha para el monte. Fuji o los consejos para el senderismo de altitud o algo así de esta manera más rica “.

Una de las razones por las cuales este es un objetivo a largo plazo es porque requiere un replanteamiento de por qué las personas vienen a Google con necesidades complejas. En lugar de consultas individuales, explicó Nayak. Google también tendría que convertir la necesidad compleja, según lo expresado por el término de búsqueda de un usuario, en un subconjunto de consultas y elLos resultados para esas consultas deberían organizarse adecuadamente.

¿Quién está impulsando el desarrollo?

Cuando se le preguntó sobre quién estaría dirigiendo el desarrollo e implementación de Mamá, Nayak explicó que Google está apuntando a desarrollar una búsqueda novedosa. Experiencias, pero que también permiten a los equipos individuales usarlo para sus propios proyectos.

“Esperamos que muchos equipos estamos dentro de la búsqueda de usar mamá de manera que ni siquiera habíamos previsto”, dijo, “pero también tenemos esfuerzos. Para tener nuevas experiencias de búsqueda nuevas y tenemos personas que investigan las posibilidades de construir estas nuevas experiencias “. “Lo que es abundantemente claro para todos, tanto los equipos existentes como estos equipos que analizan las experiencias novedosas, es que el sistema base parece extremadamente poderoso y demuestra mucha promesa. Ahora esPara nosotros, para convertir esa promesa en grandes experiencias de búsqueda para nuestros usuarios, ahí es donde se encuentra el desafío ahora “, agregó.

Mamá no será solo un” sistema de contestación de preguntas “.

“Esta idea de que tal vez mamá se convertirá en un sistema de respuestas a las preguntas, es decir, viene a Google con una pregunta y simplemente le damos la respuesta, estoy aquí para decirle que no es absolutamente la visión de Mamá “, dijo Nayak,” y la razón es muy simple: un sistema de respuesta a una pregunta para estas necesidades complejas que las personas no son útiles “.

Nayak contrastó las consultas de intenciones complejas que MUM puede ayudar Los usuarios navegan con las búsquedas más simples y más objetivas que a menudo se resuelven en la página de resultados de búsqueda: “Lo consigo totalmente que si hace una pregunta simple, [Por ejemplo,] “¿Cuál es la velocidad de la luz?” que merece una respuesta simple y sencilla, pero la mayoría de las necesidades que tienen las personas, este ejemplo de senderismo o usted desea encontrar una escuela para su hijo o está descubriendo con qué vecindario desea vivir, cualquier tipo de intención aún moderadamente compleja simplemente no está bien satisfecho con una respuesta corta y crujiente “, dijo. ” Probablemente haya escuchado la estadística

que cada año desde el comienzo de Google, hemos enviado más tráfico A la web abierta que en el año anterior, esperamos que mamá continúe con esta tendencia “, reiteró, agregando,” no hay expectativas de que se convierta en este sistema de respuesta a la pregunta “.

Mitigando los costos y los riesgos de desarrollo de mamá en desarrollo de modelos para la búsqueda pueden tener un ecológicoAl impacto y requiere grandes conjuntos de datos. Google dice que es consciente de estas consideraciones y está tomando precauciones para aplicar de manera responsable.

Limitar el sesgo potencial en los datos de capacitación. “Estos modelos pueden aprender y perpetuar sesgos en los datos de capacitación

de manera que no son excelentes si hay sesgos indeseables de cualquier tipo”, dijo Nayak, y agregó que Google está abordando este problema al monitorear los datos que mamá está capacitado en.

“No entrenamos a Mamá en todo el Corpus Web, lo entrenamos en un subconjunto de alta calidad del Corpus web, de modo que todos los sesgos indeseables en contenido de baja calidad, en adultos. y el contenido explícito, ni siquiera tiene la oportunidad de aprender aquellos porque ni siquiera estamos presentando ese contenido a mamá “, dijo, reconociendo que incluso de alta calidad.El contenido de TY puede contener sesgos, que el proceso de evaluación de la compañía intenta filtrar.

Evaluaciones internas.

“Cuando lanzamos a Bert un año y medio, hicimos una cantidad de evaluación sin precedentes en los muchos meses previos al lanzamiento solo para asegurarse de que no hubo patrones con respecto a los patrones”, dijo Nayak, “y cualquier patrón con respecto a los patrones que detectamos Allí, tomamos medidas para mitigar, espero que, antes de que tengamos un lanzamiento significativo de mamá en la búsqueda, haremos una cantidad significativa de evaluación de la misma manera para evitar cualquier tipo de patrones con respecto a los patrones “

abordando los costos ecológicos.

Los modelos grandes pueden ser los dos


costosos y que intensivos en energía para construir
, lo que puede resultar en un impacto perjudicial en el medio ambiente. “Nuestro ReEl equipo de búsqueda recientemente presenta un papel bastante completo e interesante sobre el impacto climático de varios modelos grandes construidos por nuestro equipo de investigación, así como algunos modelos construidos fuera de ella, como GPT-3, y el artículo. . . señala que, en función de la elección particular del modelo, los procesadores y los centros de datos utilizados, el impacto en el carbono se puede reducir tanto como mil veces, “dijo Nayak, y agregó que Google ha sido neutral de carbono desde 2007,” así que, lo que Se está utilizando la energía, el impacto en el carbono se ha mitigado solo por Google. ” Mamá tiene potencial, ahora esperamos y veamos cómo lo usa Google los comentarios de Nayak en el futuro de la mamá y cómo él no ‘Tese que se convierte en un “sistema de respuesta a las preguntas” es significativo porque Google está reconociendo una preocupación que muchos marLos vendedores de RCH tienen, pero, también es una preocupación para los reguladores que buscan garantizar que Google no priorice injustamente sus propios productos sobre los de los competidores. Es posible que otros motores de búsqueda también estén desarrollando tecnologías similares, como Vimos con Bing y su implementación de BERT casi seis meses antes de Google . En este momento, Google parece ser el primero fuera de la puerta y, con la eficiencia que se muestra en la primera excursión de la madre , que podría ser una ventaja que ayuda a preservar la participación de mercado de la compañía. La hoja de ruta de Google para MMA proporciona a los vendedores con contexto y muchas posibilidades de considerar, pero en este punto, nada es lo suficientemente seguro como para comenzar a prepararse. Sin embargo, lo que podemos esperar, es que si la tecnología se implementa unND se parece a los ejemplos que Google nos ha mostrado, la forma en que la búsqueda de usuarios puede adaptarse para aprovechar esas características. También es probable que un cambio en el comportamiento de búsqueda signifique que los comercializadores tengan que identificar nuevas oportunidades en la búsqueda y adaptar sus estrategias, que es par para el curso en esta industria.

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