EU Data

这场来自山景城的新网络革命基于人工智能 (AI) 以及机器在理解人类语言方面取得的新进展。

MUM 是什么意思?
MUM 代表多任务统一模型，是BERT （来自 Transformers 的双向编码器表示）算法的演变。

开发人员声称 MUM比 BERT 强大 1000 倍。选择这个数字并不是为了表明新旧算法之间存在巨大差距，而是因为它代表了基于人脑突触功能创建的神经网络的节点数量。

Big G 研究人员似乎在搜索引擎界面背后的人工智能和理解方面取得了决定性的飞跃。
的潜力提升到了比 BERT 更高的水平，它能够理解复杂的查询并返回由指向不同性质的页面的链接列表组成的响应，但始终与用户的内容相关要求。

在前面提到的 Google 博客文章中，Pandu Nayak（Google 搜索副总裁）给出了搜索引擎现在可以满足的非常复杂的请求的示例：

“假设这样一个场景：你爬上了亚当斯山。现在你想明年 澳大利亚WS球迷 秋天攀登富士山，你想知道如何做不同的准备。”

为了获得所有有用的信息来了解如何为新的攀登做好准备，并将其与已经完成的攀登进行比较，用户应该在 Google 上进行多次搜索，而MUM 将能够给出深思熟虑且详尽的答案，有点像徒步旅行专家就可以了。

Nayak 透露，寻找复杂答案的用户会在 Google 中输入多达八个查询，以找到能够满足其需求的完美解决方案的所有内容。

此外，谷歌搜索副总裁用以下的话总结了新算法的目标：

 


“今天的搜索引擎还不够复杂，无法像专家那样回答。但借助名为多任务统一模型 (MUM) 的新技术，我们离帮助您满足这些类型的复杂需求又近了一步。因此，未来你将需要更少的研究来做事。”

因此，回到徒步旅行，MUM 应该能够理解用户想要基于亚当斯山和富士山之间的比较得到的答案，因此，它会为他提供有关海拔、路线、身体准备和所需设备的答案来应对攀登。

MUM的人工智能培训
MUM 的人工智能经过75 种不同语言的训练，使其能够理解单词之间的相互作用，从而理解句子的真正含义，甚至是复杂和模糊的句子。