Multitask Unified Model (MUM) de Google

Hace unos meses, Google anunció su siguiente gran cambio en la forma en que entiende las consultas y el lenguaje en la web: MUM, Multitask Unified Model. Se trata de la última incorporación al algoritmo de búsqueda de Google.

Aunque aún no está operativo, Google ha querido compartir un poco de información al respecto.

“Esta nueva tecnología que Google está explorando internamente para comprender mejor el lenguaje y facilitar la obtención de respuestas útiles a necesidades complejas de búsqueda».

“Los motores de búsqueda actuales no son lo suficientemente sofisticados para responder como lo haría un experto. Pero con una nueva tecnología llamada Multitask Unified Model, o MUM, estamos cada vez más cerca de ayudarlo con este tipo de necesidades complejas. Por lo tanto, en el futuro, necesitará menos búsquedas para hacer las cosas”

MUM tiene el potencial de transformar la forma en que Google te ayuda con tareas complejas. MUM usa T5 text-to-text framework y es 1,000 veces más poderoso que  BERT . MUM no solo comprende el lenguaje, sino que también lo genera. Está entrenado en 75 idiomas diferentes y muchas tareas diferentes a la vez, lo que le permite desarrollar una comprensión más completa de la información y el conocimiento del mundo que los modelos anteriores.

La función multimodal: permite que el modelo comprenda la información en varios formatos.

Además, al ser multimodal, MUM comprende la información a través de texto e imágenes. El equipo planea extender este conocimiento a otras formas como video y audio. En el futuro, los usuarios pueden usar una foto de sus botas de montaña para preguntar si «¿pueden usarlas para caminar por el monte Fuji?». MUM podría entender la imagen y conectarla con la consulta solicitada para responder con una respuesta.

Los expertos afirman que cada mejora en la Búsqueda de Google se somete a un proceso de evaluación preciso para garantizar que solo se comparta con los usuarios información relevante y útil. De manera similar, MUM se someterá al proceso de evaluación, donde también buscarán patrones que indiquen sesgos en el aprendizaje automático (ML). Esto es necesario para evitar la introducción de sesgos en los sistemas. El equipo también mencionó la reducción de la huella de carbono de los sistemas de capacitación como MUM para garantizar un desempeño eficiente de la búsqueda.

MUM por lo tanto es un nuevo algoritmo de búsqueda basado en la Inteligencia Artificial.