微软部署具有 135 亿个参数的神经网络来改善 Bing 结果

微软研究院部署了一个几乎与臭名昭著的 GPT-3 一样大的神经网络来改善 Bing 结果。

GPT-3 有 175 亿个参数，MEB（Make Every Feature Binary）有 135 亿个参数，旨在分析 Bing 搜索查询并将它们与网络上最相关的结果联系起来。

MEB 通过防止过度概括来改进结果，并通过考虑每一个可能的结果来提供更细微的结果。 它可以 100% 覆盖所有 Bing 搜索，并且能够从大量数据中持续学习，同时可靠地记住事实。

实际上，MEB 将 Bing 点击率提高了 2%，并减少了 1% 的用户重写查询，因为他们没有收到任何相关结果。 需要点击“下一页”按钮的用户减少了 1.5%，这意味着他们没有在首页上找到他们要查找的内容。

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通过 MarkTechPost