MUM: la nueva tecnología de Google para consultas de búsqueda complejas
Publicado: 2021-10-04¿Qué es MUM (modo unificado multitarea)? ¿Como funciona? ¿Cuáles son los objetivos? En este post te introduciré al mundo de esta nueva tecnología basada en la inteligencia artificial de Google. ¿Cómo cambiará el SEO en el futuro?
Definición de MUM (Modelo Unificado Multitarea)
MUM , acrónimo de Multitask Unified Model , es una nueva tecnología de Google para comprender mejor las consultas de búsqueda que los usuarios realizan en el motor de búsqueda, incluso cuando utilizan palabras o frases precisas y articuladas.
El objetivo es reducir el número de preguntas necesarias para llegar a la respuesta, dar a los usuarios resultados más satisfactorios y de mayor rendimiento y desarrollar una comprensión más completa de la información y el conocimiento del mundo que los modelos anteriores.
Prabhakar Raghavan, vicepresidente sénior de Google, presenta MUM en el escenario de Google I/O 2021.
Google da esta definición de MUM:
“La nueva tecnología que Google está explorando internamente para comprender mejor el lenguaje y facilitar la obtención de respuestas útiles a las necesidades de búsqueda complejas”.
Google I/O 2021#google #googleio #googleio2021 #LaMDA #languagemodelforddialogueapplications #openendeddailogue #autodelete #TPUv4 #tensorprocessingunits #tpuv4pods #4096chips #quantumcomputing #quantumtechnology #googlesearch #mum #multitaskunifiedmodel #Android12 pic.twitter.com/h6XF3f3Tb3
– KARRYONUS (@karryonus) 19 de mayo de 2021
La tecnología detrás de MUM
Ahora que tenemos la definición de MUM, veamos algunas de sus características para comprender mejor la tecnología que lo acompaña.
- MUM es potente: utiliza el marco de texto a texto T5 y se basa en una arquitectura de transformador, pero es 1000 veces más potente que BERT (Representaciones de codificador bidireccional de transformadores).
- MUM es multilingüe: es capaz de entender 75 idiomas diferentes y muchas tareas diferentes a la vez, con una comprensión más completa que los modelos anteriores.
- MUM es multimodal: significa que puede comprender información de diferentes formatos como página web, texto e imágenes, pero en el futuro, incluso de video y audio, simultáneamente.
- MUM es sofisticado: es una tecnología diseñada para comprender las consultas de búsqueda más complejas, precisas y articuladas, que suelen requerir un promedio de 8 pasos para obtener una respuesta completa. Así, la nueva inteligencia artificial facilitará el proceso de navegación de los usuarios.
Los motores de búsqueda actuales no son lo suficientemente sofisticados para responder como lo haría un experto. Pero con una nueva tecnología llamada Modelo Unificado Multitarea, o MUM, estamos cada vez más cerca de ayudarlo con este tipo de necesidades complejas. Entonces, en el futuro, necesitará menos búsquedas para hacer las cosas.
Google IO'21 – Nuevo en la Búsqueda de Google – LaMDA | Modelo Unificado Multitarea – MUM | ¿Esto cambia el SEO?
Prabhakar Raghavan, vicepresidente sénior de Google, Google I/O 2021 – MUM: ¿Esto cambia el SEO?
¿Cuáles son los beneficios de Google MUM?
Uno de los beneficios más importantes de MUM es la posibilidad de acortar la sesión de búsqueda .
En las consultas complejas, MUM podía entender no solo el contexto explícito sino también el contexto implícito y las consultas relacionadas; además, podría dar a los usuarios información que puede ser útil.
Veamos un ejemplo (el mismo hecho por Google): Me gusta escalar montañas y recientemente subí una montaña, Mount Adams. Quiero escalar el monte Fuji el próximo otoño, así que quiero saber qué hacer diferente para prepararme para esta nueva experiencia. En este momento, tengo que hacer muchas búsquedas en el motor de búsqueda, como:
- la elevación de cada montaña;
- la temperatura media;
- la dificultad de las rutas de senderismo;
- el equipo adecuado para usar;
- y así.
Después de hacer muchas búsquedas, logro obtener toda la información que necesito.
Ahora, veamos qué puede pasar con MUM.
MAMÁ podría entender lo que he hecho y lo que necesito hacer.
MUM podría entender que estoy comparando dos montañas, suponiendo que la información sobre la altura y el sendero podría ser relevante.
También podría entender que, en el contexto del senderismo, la “preparación” podría incluir aspectos como el entrenamiento, así como el equipo adecuado. También podría extraer información relacionada que sea útil y sugerirla.
Dado que MUM puede sacar a la luz ideas basadas en su profundo conocimiento del mundo, podría resaltar que, si bien ambas montañas tienen aproximadamente la misma elevación, el otoño es la temporada de lluvias en el monte Fuji, por lo que es posible que necesite una chaqueta impermeable. MUM también podría mostrar subtemas útiles para una exploración más profunda, como el equipo mejor calificado o los mejores ejercicios de entrenamiento, con sugerencias para artículos, videos e imágenes útiles de toda la web.
Otro beneficio importante es la eliminación de las barreras del idioma .
El idioma es una barrera importante para acceder a la información. MUM puede derribar estas barreras transfiriendo conocimientos independientemente del idioma .
Puede "aprender" de fuentes que no están escritas en el mismo idioma que la consulta de búsqueda y ayudar a los usuarios a obtener respuestas.
Usando el mismo ejemplo del monte Fuji, supongamos que en la web hay información útil sobre el monte Fuji escrita en japonés; a estas alturas, probablemente no los encuentre buscando en otros idiomas.
MUM podría transferir conocimiento de fuentes en todos los idiomas y usar la información para encontrar los resultados más relevantes en mi idioma.
Por lo tanto, en el futuro, cuando busque información sobre cómo visitar el monte Fuji, es posible que vea resultados como dónde disfrutar de las mejores vistas de la montaña, onsen en la zona y tiendas de souvenirs populares: toda la información que se encuentra con más frecuencia al buscar en Japonés.
[Estudio de caso] Administrar el rastreo de bots de Google
Lea el estudio de casoMUM e investigación de vacunas
La primera aplicación de MUM es mejorar la investigación de vacunas .
Todos sabemos que muchas veces un mismo concepto puede definirse con diferentes términos . Esto puede depender del idioma, la cultura o el área geográfica, o una combinación de factores.
Durante la pandemia, las personas comenzaron a buscar información relacionada con el COVID-19 en Google, y Google tuvo que aprender a identificar las expresiones de los usuarios para asegurarse de que estaba brindando información de alta calidad de autoridades de salud confiables (como la Organización Mundial de la Salud).
AstraZeneca, CoronaVac, Moderna, Pfizer, Sputnik y otras vacunas pueden tener diferentes nombres en todo el mundo: más de 800, según el análisis de Google. Las personas que buscan información sobre vacunas pueden buscar, por ejemplo, "Coronavaccin Pfizer", "mRNA-1273", "CoVaccine", etc.
La capacidad de identificar correctamente todos los nombres es importante para brindar a las personas resultados con la información confiable más reciente, pero esta operación suele llevar mucho tiempo (horas o semanas). Gracias a MUM, fue posible identificar más de 800 variantes de nombres de vacunas en más de 50 idiomas en unos pocos segundos . Con solo una pequeña muestra de nombres oficiales de vacunas, MUM identificó rápidamente variaciones entre idiomas.
Fue una gran prueba para mostrar el potencial del nuevo algoritmo. Es fácil pensar que en un futuro muy cercano, la nueva tecnología de MUM podrá mejorar la relevancia de las búsquedas de los usuarios en muchos idiomas para todas las consultas de búsqueda .
Últimas noticias de Search On 2021
Google anunció durante un evento de transmisión en vivo llamado Search On algunas innovaciones, posibles gracias a la inteligencia artificial, que veremos en los próximos meses en los productos de Google.
La primera noticia se trata de una nueva forma de buscar por imágenes y se integrará directamente en Google Lens . Permitirá a los usuarios buscar algo sobre lo que están mirando, no solo haciendo una búsqueda basada en Google Imágenes, sino haciendo preguntas sobre algo que ha sido fotografiado a través de Google Lens.
Con esta nueva característica, será posible tocar el ícono de la Lente al mirar una foto de una camiseta y pedirle a Google que busque el mismo modelo o diseño en otra prenda de vestir, como calcetines. Esto es útil cuando buscas algo que puede ser difícil de describir con precisión con palabras: al combinar imágenes y texto en una sola consulta, será más fácil buscar por imágenes y hacer una pregunta precisa.
Otro ejemplo sería fotografiar un pájaro y luego preguntarle a Lens "¿qué está comiendo?" o fotografiar la cadena de una bicicleta y preguntar “¿cómo lo arreglo?”
La segunda noticia es sobre las "cosas que debe saber", los temas relacionados que se ocultan bajo una búsqueda.
Haciendo un ejemplo, si buscó “pintura acrílica”, Google analizará cómo los usuarios abordan este tema y correlacionará las búsquedas entre sí, brindando hasta 350 temas relacionados con la pintura acrílica.
Por ejemplo, podrás navegar y descubrir temas como “hacer pintura acrílica con utensilios domésticos”, permitiéndote profundizar en el tema a un nivel mucho más profundo. Luego puede "acercar" o alejar, para obtener más información sobre dónde aprender a pintar, o varios métodos de pintura o pintores famosos.
La tercera noticia es sobre los videos y el análisis de los temas de los videos.
Google no solo analizará los videos para descubrir los aspectos más destacados (como ya lo hace), sino que ahora brindará una nueva experiencia que identifica los temas del video y brinda enlaces que le permiten navegar más profundamente y aprender más.
Gracias a MUM, se mostrarán temas relacionados, incluso no mencionados específicamente en el video, gracias a la comprensión avanzada de la información.
Estas novedades llegarán en las próximas semanas y mejorarán en los siguientes meses.
Conclusiones
El sistema se integrará en los próximos meses o años en diferentes productos.
Es probable que MUM no solo pueda mejorar muchos aspectos de los sistemas existentes, sino que también podría crear formas completamente nuevas de buscar y explorar información.
Es un gran paso adelante hacia un futuro en el que Google puede comprender todas las formas diferentes en que las personas se comunican e interpretan la información de forma natural.
Lo que me parece más increíble es la capacidad de buscar conceptos independientemente del idioma. Creo que la calidad de las respuestas, especialmente para consultas muy específicas, mejorará drásticamente.
¿Cómo cambiará el trabajo de SEO? Muchas personas se preguntan si el SEO seguirá teniendo sentido frente a una comprensión cada vez mayor del contenido por parte de los algoritmos. Creo que cuanto más mejore la IA en la comprensión del texto, más SEO podrán liberarse de la carga de las técnicas límite, para centrarse en la producción de recursos extraordinarios, definidos en entidades precisas, y perfectamente coherentes e interconectados.
Y este es el SEO que espero con ansias.