El equipo de Google explica cómo utiliza la IA del buscador para interpretar las búsquedas sobre las vacunas del COVID-19, teniendo en cuenta diferentes variaciones en el nombre.
Esto forma parte de las primeras pruebas con Modelo Unificado Multitarea para mejorar el sistema de búsqueda.
La IA de Google mejora los resultados de búsqueda sobre las vacunas
Todos hemos oído y hasta buscado información en Google sobre algunas de las vacunas del COVID-19, como AstraZeneca, Sputnik Moderna o Pfizer. Sin embargo, estos nombres que son tan conocidos para nosotros, puede que no signifiquen nada para usuarios que buscan las vacunas con sus propias designaciones, teniendo en cuenta el idioma, país o cultura.
De hecho, el equipo de Google menciona que hay más de 800 variaciones en los nombres de vacunas en más de 50 idiomas. Y esto, sin tener en cuenta la cantidad de términos y frases diferentes que se utilizan para buscar información sobre las vacunas del COVID-19.
Para que esto no represente un problema para el buscador, y pueda ofrecer resultados relevantes a los usuarios, Google está implementando su tecnología Modelo Unificado Multitarea (MUM). Y lo que podría llevar ciento de horas y semanas de trabajo, MUM puede identificarlo en cuestión de segundos:
Con MUM, pudimos identificar más de 800 variaciones de nombres de vacunas en más de 50 idiomas en cuestión de segundos. Después de validar los hallazgos de MUM, los aplicamos a la Búsqueda de Google para que las personas pudieran encontrar información oportuna y de alta calidad sobre las vacunas COVID-19 en todo el mundo.
Esto fue posible gracias a una de las dinámicas que presenta el Modelo Unificado Multitarea. Y de hecho, fue uno de los aspectos que Google destacó en su evento de I/O con la presentación de su nuevo modelo MUM: transferencia de conocimientos entre idiomas.
Y no, no es una simple traducción:
Por ejemplo, imagina leyendo un libro; si es multilingüe, podrá compartir las principales conclusiones del libro en los otros idiomas que hable, según su fluidez, porque tiene una comprensión del libro que no depende del idioma ni de la traducción. MUM transfiere conocimientos a través de idiomas de manera muy similar a este.
Es decir, puede tomar información de fuentes en idiomas diferentes a la consulta original del usuario, procesar ese contenido y presentar esa información como resultado de búsqueda.
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☞ El artículo completo original de Miriam Schuager lo puedes ver aquí
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