admin 
„Google“ paskelbė apie naują kelių vektorių gavimo algoritmą, pavadintą „MUVera“, kuris pagreitina gavimo ir reitingą, ir pagerina tikslumą. Algoritmą galima naudoti paieškai, rekomendacinėms sistemoms (tokioms kaip „YouTube“) ir natūralios kalbos apdorojimui (NLP).
Nors pranešime aiškiai nebuvo sakoma, kad jis naudojamas paieškoje, tyrimo dokumente aiškiai parodyta, kad „Muvera“ įgalina efektyvų kelių vektorių gavimą žiniatinklio skalėje, ypač todėl, kad jis suderinamas su esama infrastruktūra (per MIPS) ir mažinant delsos ir atminties pėdsaką.
Vektoriaus įdėjimas į paiešką
Vektorių įterpimas yra daugialypis žodžių, temų ir frazių ryšių vaizdas. Tai leidžia mašinoms suprasti panašumą per modelius, tokius kaip žodžiai, kurie atsiranda tame pačiame kontekste, arba frazės, kurios reiškia tuos pačius dalykus. Žodžiai ir frazės, kurios yra susijusios, užima erdves, kurios yra arčiau vienas kito.
- Žodžiai „karalius Learas“ bus arti frazės „Šekspyro tragedija“.
- Žodžiai „Midsummer Night's Dream“ užims erdvę, esančią netoli „Šekspyro komedijos“.
- Tiek „King Lear“, tiek „Midsummer Night's Dream“ bus įsikūręs netoli Šekspyro.
Atstumai tarp žodžių, frazių ir sąvokų (techniškai matematinio panašumo matas) apibrėžia, kaip glaudžiai susiję kiekvienas iš jų. Šie modeliai suteikia galimybę mašinai nustatyti panašumus.
MUVERA išsprendžia būdingą kelių vektorių įterptuvių problemą
„Muvera“ tiriamojo dokumente teigiama, kad nervų įterpimai dešimt metų buvo informacijos gavimo bruožas ir cituojamas „Colbert Multi-Vector“ modelio tiriamasis dokumentas nuo 2020 m. Kaip proveržis, tačiau tai sako, kad jis kenčia nuo kliūčių, dėl kurių jis tampa mažiau nei idealus.
„Neseniai, pradedant nuo orientyro„ Colbert Paper “, kelių vektorių modeliai, sukuriantys įterpimo į duomenų tašką rinkinį, pasiekė žymiai pranašesnį IR užduočių našumą. Deja, šiems modeliams naudoti IR yra skaičiuojant, nes padidėjo daugialypio vektorių gavimo ir įvertinimų sudėtingumas.“
„Google“ pranešimas apie „Muvera“ atspindi tuos trūkumus:
„… Naujausi pasiekimai, ypač įvedę kelių vektorių modelius, tokius kaip Colbertas, parodė žymiai pagerėjusį IR užduočių atlikimą. Nors šis kelių vektorių požiūris padidina tikslumą ir suteikia galimybę gauti aktualesnius dokumentus, jis supažindina su dideliais skaičiavimo iššūkiais. Visų pirma, padidėjęs įterpimų skaičius ir daugialypio vektoriaus panašumo sudėtingumas.
Ar galite būti „Google“ rango technologijos įpėdinis?
Jungtinių Valstijų Teisingumo departamento (DOJ) antimonopolinis ieškinys davė parodymus, kurie atskleidė, kad vienas iš signalų, naudojamų paieškos sistemų rezultatų puslapiams (SERP) sukurti, yra vadinamas „RankeMed“, kuris buvo apibūdinamas taip:
„„ RankeMbed “yra dvigubo kodavimo modelis, įterpiantis tiek užklausą, tiek dokumentą į įterpimo erdvę. Įterpimo erdvė atsižvelgia į užklausos ir dokumento semantines savybes, be kitų signalų. Gavimas ir reitingas yra taškinis produktas (atstumo matavimas įterpimo erdvėje) … ypač greita; aukšta kokybė bendroms užklausoms, tačiau gali būti prastos uodegos teritorijos…“.
MUVERA yra techninė pažanga, nagrinėjanti kelių vektorių sistemų našumo ir mastelio apribojimus, kurie patys yra žingsnis už dviejų kodavimo modelių (pvz.
Proveržis yra technika, vadinama fiksuoto matmenų kodavimu (FDE), kuri padalina įterpimo erdvę į skyrius ir sujungia vektorius, kurie patenka į kiekvieną skyrių, kad sukurtų vieną fiksuoto ilgio vektorių, todėl jis yra greitesnis nei palyginus kelis vektorius. Tai leidžia efektyviai naudoti kelių vektorių modelius, gerinant gavimo greitį, neprarandant tikslumo, atsirandančio dėl turtingesnio semantinio vaizdavimo.
Pagal pranešimą:
„Skirtingai nuo vieno vektoriaus įterpimo, kelių vektorių modeliai žymi kiekvieną duomenų tašką su įterpimų rinkiniu ir pasinaudokite sudėtingesnėmis panašumo funkcijomis, kurios gali užfiksuoti turtingesnius ryšius tarp duomenų taškų.
Nors šis daugiaktoriaus požiūris padidina tikslumą ir įgalina nuskaityti svarbesnius dokumentus, jis sukelia svarbių skaičiavimo iššūkių. Visų pirma, padidėjęs įterpimų skaičius ir kelių vektorių panašumo balų sudėtingumas daro atkūrimą žymiai brangiau.
„MUVERA: KELIO VERKECTO RECERVIVE-per fiksuotų matmenų kodavimus“, mes pristatome naują kelių vektorių gavimo algoritmą, skirtą panaikinti efektyvumo atotrūkį tarp vieno ir daugialypio vektoriaus gavimo.
… Šis naujas požiūris leidžia mums panaudoti labai optimizuotus MIPS algoritmus, kad būtų galima nuskaityti pradinį kandidatų rinkinį, kurį vėliau galima pakartotinai įvertinti atsižvelgiant į tikslų daugiaktoriaus panašumą ir taip įgalinant efektyvų kelių vektorių gavimą neprarandant tikslumo “.
Kelių vektorių modeliai gali pateikti tikslesnius atsakymus nei dviejų kodavimo modelių modeliai, tačiau šis tikslumas kainuoja intensyvių skaičiavimo poreikių kainą. MUVERA išsprendžia daugiaktorių modelių sudėtingumo problemas, taip sukurdama būdą, kaip pasiekti didesnį kelių vektorių metodų tikslumą be didelių skaičiavimo reikalavimų.
Ką tai reiškia SEO?
„Muvera“ parodo, kaip šiuolaikinis paieškos reitingas vis labiau priklauso nuo panašumo sprendimų, o ne senamadiškų raktinių žodžių signalų, kuriems SEO įrankiai ir SEOS dažnai yra orientuoti. SEOS ir leidėjai gali norėti nukreipti dėmesį nuo tikslios frazės, atitinkančios suderinimą su bendtu užklausos kontekstu ir ketinimu. Pvz., Kai kas nors ieško „Corduroy Jackets Men's Medium“, sistema, naudojanti „MUVera“ panašų paiešką.
Perskaitykite „Google“ pranešimą:
MUVERA: Kelių vektorių gavimas taip greitai, kaip ir vieno vektoriaus paieška
Pateiktas „Shutterstock“/„Bluestork“ vaizdas
