Google MUVERA Google анонсировала новый многовекторный алгоритм...

Google MUVERA

Google анонсировала новый многовекторный алгоритм поиска под названием MUVERA, который ускоряет поиск и ранжирование, а также повышает точность. Алгоритм может использоваться для поиска, рекомендательных систем (например, YouTube) и для обработки естественного языка (NLP).

Хотя в объявлении прямо не говорилось, что технология будет использоваться в поиске, в исследовательской статье четко указано, что MUVERA обеспечивает эффективный многовекторный поиск, который, по-видимому, подходит для крупномасштабных приложений, сводя задачу к одновекторному MIPS, позволяя использовать готовые системы поиска (существующую инфраструктуру) и достигая меньшей задержки и использования памяти.

В отличие от одновекторных представлений (эмбеддингов), многовекторные модели представляют каждую точку данных с помощью набора эмбеддингов и используют более сложные функции подобия, которые могут улавливать более глубокие взаимосвязи между точками данных.

MUVERA — это техническое достижение, которое устраняет ограничения производительности и масштабирования многовекторных систем, которые сами по себе являются шагом вперед по сравнению с моделями с двумя кодировщиками (например, RankEmbed), обеспечивая большую семантическую глубину и обработку производительности запросов длинного хвоста.

Что это значит для SEO?

MUVERA показывает, как современное ранжирование в поиске все больше зависит от суждений о схожести, а не от старомодных сигналов ключевых слов, на которых часто фокусируются SEO-инструменты и SEO-специалисты.

Например, когда кто-то ищет «вельветовые куртки мужские средние», система, использующая поиск, подобный MUVERA, с большей вероятностью будет ранжировать страницы, которые действительно предлагают эти продукты, а не страницы, которые просто упоминают «вельветовые куртки» и включают слово «средний» в попытке оптимизации под запрос.

via SearchEngineJournal & Google Research

Изображение by Weaviate

Источник новости https://t.me/notjohnmu/2102...