Microsoft stellt ein neuronales Netzwerk mit 135 Milliarden Parametern bereit, um die Bing-Ergebnisse zu verbessern
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Microsoft Research hat ein neuronales Netzwerk eingesetzt, das fast so groß wie das berüchtigte GPT-3 ist, um die Bing-Ergebnisse zu verbessern.
GPT-3 hat 175 Milliarden Parameter und MEB (Make Every Feature Binary) hat 135 Milliarden Parameter und wurde entwickelt, um Bing-Suchanfragen zu analysieren und sie mit den relevantesten Ergebnissen im Web zu verbinden.
MEB verbessert die Ergebnisse, indem es eine Übergeneralisierung verhindert, und bietet differenziertere Ergebnisse, indem es alle möglichen Ergebnisse berücksichtigt. Es ermöglicht eine 100-prozentige Abdeckung aller Bing-Suchanfragen und ist in der Lage, kontinuierlich aus riesigen Datenmengen zu lernen und sich Fakten zuverlässig zu merken.
Praktisch gesehen erhöht MEB die Bing-Klickraten um 2 % und führt zu einer 1 %igen Reduzierung der Benutzer, die ihre Abfragen umschreiben, weil sie keine relevanten Ergebnisse erhalten haben. 1.5 % weniger Benutzer, die auf die Schaltfläche „Nächste Seite“ klicken müssen, bedeuten, dass sie auf der ersten Seite nicht gefunden haben, wonach sie gesucht haben.
Lesen Sie den Bericht von Microsoft Research für alle Details hier.
