Microsoft triển khai mạng nơ-ron với 135 tỷ tham số để cải thiện kết quả Bing
1 phút đọc
Được đăng trên
Chia sẻ bài báo này
Cải thiện hướng dẫn này
Đọc trang tiết lộ của chúng tôi để tìm hiểu cách bạn có thể giúp MSPoweruser duy trì nhóm biên tập Tìm hiểu thêm
Microsoft Research đã triển khai một mạng nơ-ron lớn gần bằng GPT-3 khét tiếng để cải thiện kết quả của Bing.
GPT-3 có 175 tỷ tham số và MEB (Make Every Feature Binary) có 135 tỷ tham số và được thiết kế để phân tích các truy vấn tìm kiếm trên Bing và kết nối chúng với các kết quả phù hợp nhất trên web.
MEB cải thiện kết quả bằng cách ngăn chặn sự tổng hợp hóa quá mức và cung cấp các kết quả có sắc thái hơn bằng cách xem xét mọi kết quả có thể xảy ra. Nó cho phép phủ sóng 100% tất cả các tìm kiếm trên Bing và có thể học từ lượng lớn dữ liệu liên tục trong khi ghi nhớ các sự kiện một cách đáng tin cậy.
Thực tế mà nói, MEB làm tăng tỷ lệ nhấp trên Bing lên 2% và giảm 1% người dùng viết lại các truy vấn của họ vì họ không nhận được bất kỳ kết quả phù hợp nào. Ít hơn 1.5% người dùng cần nhấp vào nút “trang tiếp theo” có nghĩa là họ không tìm thấy những gì họ đang tìm kiếm trên trang đầu tiên.
Đọc bài viết về Nghiên cứu của Microsoft để biết tất cả các chi tiết tại đây.
thông qua MarkTechBài viết
