Le multitâche est le différenciateur clé, permettant à MUM d'acquérir des connaissances, de comprendre et de générer du langage et d'interpréter du texte, des images et des vidéos en même temps.

Article intégralement traduit depuis le site anglophone Search Engine Land

Auteur de l'article : George Nguyen Rédacteur pour Search Engine Land

Temps de lecture : 3 minutes

Prabhakar Raghavan de Google a présenté mardi une nouvelle technologie appelée Multitask Unified Model (MUM) à Google I / O. Semblable à BERT , il est construit sur une architecture de transformateur, mais il est beaucoup plus puissant (1000 fois plus puissant) et est capable de gérer plusieurs tâches pour connecter les informations des utilisateurs de nouvelles manières. 

La société exécute actuellement des programmes pilotes internes avec MUM, bien qu'aucune date de déploiement public n'ait été annoncée.

Le multitâche fait la différence.

 L'une des caractéristiques différenciantes de MUM est qu'il peut gérer des tâches simultanément. En fait, il est formé sur 75 langues et de nombreuses tâches en même temps. 

Cela permet à MUM d'acquérir une compréhension plus complète de l'information et du monde en général, a déclaré Google dans son article de blog .

Sur scène aux E / S, Raghavan a fourni quelques exemples des tâches que MUM peut gérer en même temps:

  • Acquérir une connaissance approfondie du monde.
  • Comprendre et générer le langage.
  • Entraînez-vous dans 75 langues.
  • Comprendre plusieurs modalités (lui permettant de comprendre plusieurs formes d'informations, comme les images, le texte et la vidéo).

MUM en action 

Aux E / S, Raghavan a utilisé la requête «J'ai parcouru le mont. Adams et veulent maintenant faire une randonnée sur le mont. 

Fuji l'automne prochain, que dois-je faire différemment pour me préparer? » à titre d'exemple qui donnerait aux moteurs de recherche actuels des difficultés à fournir des résultats pertinents pour. 

Dans la recherche simulée utilisant MUM, Google pourrait mettre en évidence les différences et les similitudes entre les deux montagnes et les articles de surface pour le bon équipement pour parcourir le mont. Fuji.

Prabhakar Raghavan fournit des exemples de la façon dont MUM pourrait être intégré dans la recherche Google sur Google I / O.

Étant donné que MUM est multimodal, il peut également comprendre des images et des vidéos (en plus du texte): «Imaginez prendre une photo de vos chaussures de randonnée et demander 'Puis-je les utiliser pour faire de la randonnée au mont. Fuji? »» Raghavan a déclaré: «MUM serait en mesure de comprendre le contenu de l'image et l'intention derrière votre requête.» 

Dans ce scénario hypothétique, MUM ferait savoir à l'utilisateur si son équipement est capable et le dirigerait vers une liste d'équipements recommandés sur un Mt. Blog Fuji.

En conclusion.

 Google intègre de nombreuses tâches différentes pour créer une expérience de recherche cohérente, mais si elle réussit, cela pourrait rendre les informations plus accessibles à travers les supports (texte, images et vidéo) et les barrières linguistiques. 

Si MUM fonctionne comme il a été montré aux E / S, il peut permettre aux utilisateurs d'effectuer des recherches qu'ils pensaient auparavant trop compliquées à comprendre pour une machine. 

Comme nous l'avons vu au début de la pandémie, lorsque le comportement de recherche change, les entreprises doivent s'adapter. 

Malheureusement, nous devrons attendre pour savoir comment cela peut avoir un impact sur le comportement de recherche (le cas échéant). 

Mais si Google tient compte de cette avancée, les moteurs de recherche concurrents auront un défi encore plus difficile lorsqu'il s'agira d'augmenter leur part de marché.


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