Google megerősítette: használják a MUVERA-hoz hasonló megoldást

Nemrégiben a Google egyik szakértője, Gary Illyes megerősítette, hogy a vállalat használ egy MUVERA-hoz hasonló technológiát, amely a keresési eredmények javítására szolgál. A MUVERA (Multi-Vector Retrieval via Fixed-Dimensional Encodings) egy új módszer, amely a bonyolult többdimenziós keresést gyors egydimenziós keresésre alakítja át. Ennek a megoldásnak az a lényege, hogy a tokenek tömegét egy fix dimenziós vektorba sűríti, amely közel azonos hasonlóságokat mutat az eredeti adatokkal. Ez lehetővé teszi, hogy a Google optimalizált keresési módszereket alkalmazzon, amelyek gyorsan megtalálják a legjobb jelölteket, majd precízen újraértékelik azokat a pontos többdimenziós hasonlóságok alapján.

MUVERA és annak előnyei

A MUVERA rendszer egyik legfontosabb aspektusa, hogy az átalakítás során a korábbi PLAID rendszerhez képest nemcsak gyorsabb, hanem képes kevesebb jelöltet is visszaadni, mindeközben javítva a visszakeresési hatékonyságot. A MUVERA a MIPS (Maximum Inner Product Search) technikát alkalmazza, amely egy jól bevált módszer a keresések során. Az eljárás lehetővé teszi a nagy méretű rendszerek gyors és hatékony működését, ezáltal a Google számára is előnyös, hiszen a keresési folyamatok sebessége és precizitása egyaránt javul.

Az első lépésként a MUVERA egy gyors egydimenziós keresést végez, majd az így kapott jelöltek újraértékelése a Chamfer hasonlóság segítségével történik, amely egy részletesebb többdimenziós összehasonlítási módszer. Ez a végső lépés biztosítja, hogy a MUVERA a lehető legpontosabb találatokat adja vissza, így a felhasználók gyorsan és pontosan juthatnak el a keresett információkhoz.

Graph Foundation Modelok és a Google

A Google nemrégiben bejelentette a Graph Foundation Model (GFM) nevű AI áttörést is, amely a relációs adatbázisok grafikus formába való átalakítására összpontosít. A GFM lehetővé teszi, hogy a Google különböző struktúrájú és jellemzőkkel rendelkező új adatbázisokkal dolgozzon anélkül, hogy újra kellene képeznie a modellt. Ez a megoldás jelentős előnyöket kínál a hagyományos modellekhez képest, amelyek gyakran nem képesek az adatok közötti összefüggések felismerésére. A GFM teljesítménye 3-tól akár 40-szeres javulást is mutathat a korábbi modellekhez képest, így a spam észlelésében is sokkal hatékonyabbá válik.

Gary Illyes a GFM használatáról szóló kérdésre válaszolva azt mondta, hogy jelenleg úgy tűnik, nem használják a keresési eredményekben, bár a pontos információk hiányoznak, mivel nem áll rendelkezésre a GFM-hez kapcsolódó tudományos publikáció.

Mit mond a szakértő a Google új technológiáiról?

Megkérdeztük Császár Viktor SEO szakértőt, hogy miként vélekedik a Google új MUVERA és GFM technológiáiról. Viktor elmondta, hogy a MUVERA bevezetése jelentős lépést jelent a keresési algoritmusok fejlődésében. „A sebesség és a precizitás ötvözése kulcsfontosságú a felhasználói élmény javításában. A MUVERA révén a Google képes lesz a releváns találatok gyorsabb visszaadására, ami a SEO szakemberek számára új lehetőségeket teremt a tartalom optimalizálására” – mondta. Hozzátette, hogy a GFM bevezetése is izgalmas, hiszen a relációs adatok kezelésének új dimenzióját nyitja meg, ami a spam észlelésében és a hirdetési rendszerek fejlesztésében is hasznos lehet. További részletekért látogasson el Császár Viktor weboldalára: Császár Viktor SEO szakértő.

Forrás: SearchEngineJournal.com