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Microsoft a annoncé son prochain modèle d’IA, un modèle clairsemé à grande échelle qui complète nos modèles de production Transformer, qu’ils appellent MEB ou « Make Every Feature Binary ». Microsoft a déclaré que cela rend les résultats de recherche sur Bing plus pertinents. En fait, MEB fonctionne en production pour 100 % des recherches Bing, dans toutes les régions et toutes les langues. Comment, eh bien, Microsoft a déclaré « pour rendre la recherche plus précise et dynamique, MEB exploite mieux la puissance des données volumineuses et permet un espace de fonctionnalités d’entrée avec plus de 200 milliards de fonctionnalités binaires qui reflètent les relations subtiles entre les requêtes de recherche et les documents ». George de Search Engine Land a une version plus facile à comprendre de tout cela ici. Microsoft a déclaré que MEB attribue chaque fait à une fonctionnalité, « afin qu’il puisse attribuer des poids qui distinguent la capacité de voler, par exemple, un pingouin et un macareux. Il peut le faire pour chacune des caractéristiques qui rendent un oiseau – ou toute entité ou objet d’ailleurs – singulier. Au lieu de dire « les oiseaux peuvent voler », MEB associé aux modèles Transformer peut amener cela à un autre niveau de classification, en disant « les oiseaux peuvent voler, à l’exception des autruches, des pingouins et de ces autres oiseaux ». « À quel point MEB est-il intelligent ? Eh bien, il a subi beaucoup d’entraînement. MEB est formé avec plus de 500 milliards de paires requête/document de trois ans de recherches Bing. L’espace des caractéristiques d’entrée compte plus de 200 milliards de caractéristiques binaires, a déclaré Microsoft. Microsoft a déclaré que le modèle MEB démontre également des capacités intéressantes pour apprendre au-delà des relations sémantiques. En examinant les principales fonctionnalités apprises par MEB, Microsoft a découvert qu’il pouvait apprendre des intentions cachées entre la requête et le document. Cela compte et améliore la recherche, Microsoft a partagé ces points de données :

  • Une augmentation de près de 2% du taux de clics (CTR) sur les premiers résultats de recherche. Ces résultats trouvés « au-dessus du pli » sans avoir besoin de faire défiler vers le bas
  • Une réduction de la reformulation manuelle des requêtes de plus de 1 %. Les utilisateurs ayant besoin de reformuler manuellement les requêtes signifient qu’ils n’ont pas aimé les résultats qu’ils ont trouvés avec leur requête d’origine
  • Une réduction des clics sur la pagination de plus de 1,5%. Les utilisateurs qui doivent cliquer sur le bouton « page suivante » signifient qu’ils n’ont pas trouvé ce qu’ils cherchaient sur la première page
  • Vous voulez vous amuser à ce sujet ? Lisez le billet de blog de Microsoft. Et bien sûr, je dois encore partager mon jeu de mots, même s’il n’a pas été retenu lors du montage final. https://t.co/6UckEEeh3f— Frédéric Dubut (@CoperniX) Forum de discussion du 4 août 2021 sur Twitter.

    Microsoft Bing rend chaque fonctionnalité binaire (MEB)

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