Microsoftは、Bingの結果を改善するために、135億のパラメーターを使用してニューラルネットワークを展開しています
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Microsoft Researchは、Bingの結果を改善するために、悪名高いGPT-3とほぼ同じ大きさのニューラルネットワークを展開しました。
GPT-3には175億のパラメーターがあり、MEB（Make Every Feature Binary）には135億のパラメーターがあり、Bing検索クエリを分析し、それらをWeb上で最も関連性の高い結果に関連付けるように設計されています。
MEBは、過度の一般化を防ぐことで結果を改善し、考えられるすべての結果を考慮することで、より微妙な結果を提供します。 すべてのBing検索を100％カバーし、事実を確実に記憶しながら、膨大な量のデータから継続的に学習することができます。
実際には、MEBはBingのクリック率を2％増加させ、関連する結果を受け取らなかったため、ユーザーがクエリを書き換えるのを1％削減します。 「次のページ」ボタンをクリックする必要のあるユーザーが1.5％少ないということは、最初のページで探しているものが見つからなかったことを意味します。
詳細については、MicrosoftResearchesの記事をご覧ください。 こちら.
