Ana SayfaGenelGoogle MUM Nasıl Çalışır? Bilgileri Hakkında detaylandırma

Google MUM Nasıl Çalışır? Bilgileri Hakkında detaylandırma

Günümüzde teknolojinin zirve yaptığı 2021’nin sonuna doğru geldik, İklim değişikliği olduğu gibi Google INC’nin her zaman altgoritma güncellemeleri yaptığını hepimiz görüyoruz. Bu yılın başlarında Google MUM’un faaliyete geçeceğine dair tüyolar şimdiden dağılmaya başladı. Kalite yönergelerini hiçe saymayan tüm web site sahipleri başta olmak üzere iyiye gideceğine bir işaret veriliyor.

İnsanlara Google Arama’da çalıştığımı söylediğimde bazen “Yapılacak bir iş kaldı mı?” diye soruluyor. Kısa cevap, vurgulu bir “Evet!” Google Arama’nın sizin için daha iyi çalışması için çözmeye çalıştığımız sayısız zorluk var. Bugün, birçoğumuzun tanımlayabileceğimiz bir sorunu nasıl ele aldığımızı paylaşıyoruz: ihtiyacınız olan yanıtı almak için çok sayıda sorgu yazmak ve çok sayıda arama yapmak.

Şu senaryoyu ele alalım: Adams Dağı’nı gezdiniz. Şimdi önümüzdeki sonbaharda Fuji Dağı’nda yürüyüş yapmak istiyorsunuz ve hazırlanmak için farklı olarak ne yapmanız gerektiğini bilmek istiyorsunuz. Bugün, Google size bu konuda yardımcı olabilir, ancak üzerinde dikkatlice düşünülmüş birçok arama yapmanız gerekir – her bir dağın yüksekliğini, sonbahardaki ortalama sıcaklığı, yürüyüş parkurlarının zorluğunu, kullanılacak doğru ekipmanı, ve dahası. Bir dizi aramadan sonra, sonunda ihtiyacınız olan cevabı alabilirsiniz.

Ancak bir yürüyüş uzmanıyla konuşuyorsanız; tek bir soru sorabilirsiniz: “Hazırlanmak için farklı ne yapmalıyım?” Elinizdeki görevin nüanslarını hesaba katan ve düşünmeniz gereken pek çok konuda size rehberlik eden iyi düşünülmüş bir yanıt alırsınız.

Bu örnek benzersiz değil – çoğumuz her gün Google ile birden fazla adım gerektiren her türlü görevin üstesinden geliyoruz. Aslında, insanların bunun gibi karmaşık görevler için ortalama sekiz sorgu yayınladıklarını görüyoruz.

Günümüzün arama motorları, bir uzmanın yanıtlayacağı şekilde yanıt verecek kadar karmaşık değil. Ancak Multitask Unified Model veya MUM adlı yeni bir teknolojiyle, bu tür karmaşık ihtiyaçlarda size yardımcı olmaya daha da yaklaşıyoruz. Dolayısıyla gelecekte, işleri halletmek için daha az aramaya ihtiyacınız olacak.

Basit bir cevap olmadığında size yardım etmek
MUM, Google’ın karmaşık görevlerde size nasıl yardımcı olduğunu değiştirme potansiyeline sahiptir. MUM kullanan T5 metin-metin çerçevesi ve 1000 kat daha güçlü daha bert . MUM sadece dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda onu üretir. Aynı anda 75 farklı dilde ve birçok farklı görevde eğitilerek, önceki modellerden daha kapsamlı bir bilgi ve dünya bilgisi anlayışı geliştirmesine olanak tanır. Ve MUM çok modludur, bu nedenle metin ve görüntülerdeki bilgileri anlar ve gelecekte video ve ses gibi daha fazla modaliteye genişleyebilir.

Fuji Dağı’nda yürüyüşle ilgili soruyu ele alalım: MUM, iki dağı karşılaştırdığınızı anlayabilir, bu nedenle yükseklik ve patika bilgileri alakalı olabilir. Ayrıca, yürüyüş bağlamında “hazırlanmanın”, doğru ekipmanı bulmanın yanı sıra fitness eğitimi gibi şeyleri içerebileceğini de anlayabilir.

MUM’un “Adams Dağı’nda yürüyüş yaptım ve şimdi önümüzdeki sonbaharda Fuji Dağı’nda yürüyüş yapmak istiyorum, hazırlanmak için ne yapmalıyım?” sorusunu nasıl yorumladığını gösteren animasyonlu GIF görselleştirmesi.
MUM, dünya hakkındaki derin bilgisine dayanarak içgörüleri ortaya çıkarabildiğinden, her iki dağın da aşağı yukarı aynı yükseklikte olmasına rağmen, sonbaharın Fuji Dağı’nda yağmur mevsimi olduğunu ve bu nedenle su geçirmez bir cekete ihtiyacınız olabileceğini vurgulayabilir. MUM ayrıca, web genelindeki yararlı makalelere, videolara ve resimlere yönelik işaretçilerle daha derin keşifler için – en yüksek puanlı donanım veya en iyi eğitim alıştırmaları gibi – yardımcı alt konuları ortaya çıkarabilir.

Dil engellerini kaldırmak
Dil, bilgiye erişimde önemli bir engel olabilir. MUM, bilgiyi diller arasında aktararak bu sınırları yıkma potansiyeline sahiptir. Aramanızı yazdığınız dilde yazılmayan kaynaklardan öğrenebilir ve bu bilgileri size ulaştırmaya yardımcı olabilir.

Diyelim ki Japonca yazılmış Fuji Dağı hakkında gerçekten yararlı bilgiler var; bugün, Japonca aramazsanız muhtemelen bulamayacaksınız. Ancak MUM, kaynaklardan gelen bilgileri diller arasında aktarabilir ve bu bilgileri tercih ettiğiniz dilde en alakalı sonuçları bulmak için kullanabilir. Dolayısıyla gelecekte, Fuji Dağı’nı ziyaret etmekle ilgili bilgi ararken, en iyi dağ manzarasının keyfini çıkarabileceğiniz yerler, bölgedeki onsen ve popüler hediyelik eşya dükkanları gibi sonuçlar görebilirsiniz – tüm bilgiler, arama yaparken daha yaygın olarak bulunur. Japonca.

Farklı dillerdeki haber kaynaklarının farklı illüstrasyonlarının görselleştirilmesini gösteren animasyonlu GIF.
Türler arası bilgileri anlama
MUM çok modludur, yani web sayfaları, resimler ve daha fazlası gibi farklı biçimlerdeki bilgileri aynı anda anlayabilir. Sonunda, yürüyüş botlarınızın fotoğrafını çekip, “Bunları Fuji Dağı’nda yürüyüş yapmak için kullanabilir miyim?” diye sorabilirsiniz. MUM, resmi anlayacak ve onu sorunuzla bağlayacak ve botlarınızın gayet iyi çalışacağını size bildirecektir. Daha sonra sizi önerilen donanımların bir listesini içeren bir bloga yönlendirebilir.

Yürüyüş ayakkabılarının fotoğrafını gösteren animasyonlu GIF. “Bunları Fuji Dağı’nda yürüyüş yapmak için kullanabilir miyim?” ayakkabıların yanında görünür.
Sorumlu bir şekilde Aramaya gelişmiş yapay zeka uygulamak
Dünyanın bilgisini daha erişilebilir hale getirmek için yapay zeka ile ne zaman bir adım atsak, bunu sorumlu bir şekilde yaparız. Google Arama’daki her iyileştirme, daha alakalı ve faydalı sonuçlar sağladığımızdan emin olmak için titiz bir değerlendirme sürecinden geçer. Arama Kalitesi Değerlendirici Yönergelerimizi takip eden insan değerlendiriciler, sonuçlarımızın insanların bilgi bulmasına ne kadar yardımcı olduğunu anlamamıza yardımcı olur.

2019’dan bu yana başlatılan BERT’nin birçok uygulamasını dikkatle test ettiğimiz gibi, MUM da bu modelleri Arama’da uyguladığımız sürece aynı süreçten geçecek. Spesifik olarak, sistemlerimize yanlılık getirmemek için makine öğreniminde yanlılığı gösterebilecek kalıpları arayacağız. Ayrıca , Arama’nın mümkün olduğunca verimli bir şekilde çalışmaya devam etmesini sağlamak için MUM gibi eğitim sistemlerinin karbon ayak izinin nasıl azaltılacağına ilişkin en son araştırmamızdan öğrendiklerimizi uygulayacağız .

Önümüzdeki aylarda ve yıllarda ürünlerimize MUM destekli özellikler ve iyileştirmeler getireceğiz. MUM’u keşfetmenin ilk günlerinde olsak da, bu, Google’ın insanların doğal olarak iletişim kurmasını ve bilgiyi yorumlamasını sağlayan tüm farklı yolları anlayabileceği bir geleceğe doğru önemli bir kilometre taşıdır.

Bu içeriğin telif hakkı Google INC ekibine ait olduğu için, İngilizce version’a buradan ulaşabilirsiniz.

Abone Ol

spot_img

- ANA SAYFAMIZ-