Google megerősítette: valami MUVERA-szerűt használ a keresésben

Google nemrégiben megerősítette, hogy egy hasonló rendszert alkalmaz, mint a MUVERA. A hírek szerint Gary Illyes, a Google munkatársa a Search Central Live Deep Dive eseményen beszélt erről, ahol válaszoltak a MUVERA, valamint a Graph Foundation Model (GFM) használatával kapcsolatos kérdésekre.

Az MUVERA, amelyet a Google nemrégiben mutatott be egy blogbejegyzésben és tudományos cikkben, egy innovatív módszer, amely a bonyolult többutas keresést gyors, egydimenziós kereséssé alakítja. Ez a technika a tokenek halmazait rögzített dimenziós vektorokká tömöríti, amelyek szorosan közelítik az eredeti hasonlóságokat. Ennek köszönhetően a Google képes optimalizált egydimenziós keresési módszereket alkalmazni a potenciálisan releváns dokumentumok gyors megtalálására, majd ezeket újra rangsorolni a pontosabb többdimenziós hasonlóságok alapján.

A MUVERA legfőbb jellemzői közé tartozik, hogy a többutas vektorhalmazokat rögzített vektorokká alakítja át, amelyek fenntartják az eredeti hasonlóságokat. Ez a technológia a MIPS (Maximum Inner Product Search) módszert használja, amely már korábban is bevált a keresési technikákban, így könnyen skálázható. A gyors egydimenziós keresés után a MUVERA a Chamfer hasonlóságot alkalmazza a visszajelzéshez, amivel a végső pontosítást végzi, biztosítva a gyorsaságot és a precizitást.

Az MUVERA képességei lehetővé teszik, hogy a Google még relevánsabb dokumentumokat találjon, miközben csökkenti a feldolgozási időt a korábbi rendszerekhez képest, mint például a PLAID. Gary Illyes megerősítette, hogy a Google használ egy MUVERA-hoz hasonló megoldást, de nem nevezte meg ezt a rendszert így.

Google Graph Foundation Model: egy újabb előrelépés az AI-ban

A Google nemrégiben bejelentette a Graph Foundation Model (GFM) nevű új AI-technológiáját is. Ez a modell a kapcsolati adatbázisokból tanul, átalakítva azokat gráfokká, ahol a sorok csomópontokká válnak, a táblák közötti kapcsolatok pedig élekké. A GFM képes új adatbázisokkal dolgozni anélkül, hogy újra kellene tanítani a meglévő adatokat, ami jelentős előny a korábbi modellekhez képest.

A GFM nemcsak a hagyományos gépi tanulási modellek, hanem a gráf neurális hálózatok (GNN) korlátait is meghaladja, mivel képes új struktúrájú és jellemzőkkel rendelkező adatbázisok kezelésére. Ez lehetővé teszi, hogy a GFM olyan mintázatokat találjon, amelyeket a hagyományos modellek nem képesek észlelni, így lényegesen jobban teljesít az olyan feladatokban, mint a spam észlelése a Google rendszereiben.

Gary Illyes véleménye szerint azonban a Graph Foundation Model jelenleg nem használatos a keresési eredményekben, ami még nem teljesen világos, és további információra van szükség az alkalmazásával kapcsolatban. Az eddigiek alapján a GFM jelentős előrelépést jelent a Google számára, hiszen a teljesítmény javulása akár 3x-40x is lehet.

Vélemény egy szakértőtől

Megkérdeztük Császár Viktor SEO szakértőt, hogy mit gondol a MUVERA és a GFM bevezetéséről. Viktor elmondta: „A Google új technológiáinak bevezetése jelentős hatással lehet a keresőoptimalizálás jövőjére. A MUVERA által kínált gyorsabb és pontosabb keresési lehetőségek forradalmasíthatják a tartalomkészítést és a digitális marketing stratégiákat. Fontos azonban figyelni, hogy ezek az új rendszerek hogyan befolyásolják a már meglévő SEO technikákat és taktikákat. A GFM pedig új perspektívát nyújt a kapcsolati adatok kezelésére, amely szintén új lehetőségeket nyithat a SEO szakemberek számára.” A részletes elemzés érdekében látogass el a szakértő weboldalára: Császár Viktor SEO szakértő.

Forrás: SearchEngineJournal.com