Microsoft despliega una red neuronal con 135 mil millones de parámetros para mejorar los resultados de Bing
1 minuto. leer
Publicado el
Compartir este artículo
Mejorar esta guía
Lea nuestra página de divulgación para descubrir cómo puede ayudar a MSPoweruser a sostener el equipo editorial. Leer más
Microsoft Research ha implementado una red neuronal casi tan grande como la infame GPT-3 para mejorar los resultados de Bing.
GPT-3 tiene 175 mil millones de parámetros y MEB (Make Every Feature Binary) tiene 135 mil millones de parámetros y está diseñado para analizar consultas de búsqueda de Bing y conectarlas con los resultados más relevantes en la web.
MEB mejora los resultados al evitar la generalización excesiva y ofrece resultados más matizados al considerar todos los resultados posibles. Permite una cobertura del 100% de todas las búsquedas de Bing y puede aprender de grandes cantidades de datos de forma continua mientras recuerda los hechos de forma fiable.
En términos prácticos, MEB aumenta las tasas de clics de Bing en un 2 % y produce una reducción del 1 % en los usuarios que reescriben sus consultas porque no recibieron ningún resultado relevante. Un 1.5 % menos de usuarios que necesitan hacer clic en el botón "Página siguiente" significa que no encontraron lo que buscaban en la primera página.
Lea el artículo de Microsoft Researches para conocer todos los detalles esta página.
vía MarkTechPost
