Bing utilise BERT depuis avril

Bing rapporté qui utilise le BERT depuis avril, les capacités de traitement en langage naturel sont maintenant appliquées à toutes les requêtes dans le monde.

Bing utilise BERT depuis des mois pour améliorer la qualité des résultats de recherche et signaler qu'il s'agit directement de Microsoft, de sorte que les modèles de transformateur aient été appliqués à tous les types de demandes adressées par les utilisateurs au moteur de recherche.

Dans l’exemple ci-dessus, comme on peut le lire, les meilleures compétences des traitement du langage naturel de Bing permettent au moteur de recherche de comprendre ce que l'utilisateur recherche en ligne. Plus précisément, on a demandé à Bing "ce qui peut aggraver une commotion cérébrale".

Avant l'ajout des nouveaux modèles de transformateur, les résultats de la question fournissaient des réponses concernant les symptômes d'une commotion cérébrale, alors qu'ils apportaient désormais des réponses plus complètes et plus spécifiques.

Si vous regardez avant et après avril, vous pouvez voir comment Bing a commencé à donner des réponses de plus en plus précises sur la base des recherches effectuées par l'utilisateur.

Une meilleure compréhension du langage naturel devrait conduire à des résultats de recherche plus pertinents pour les utilisateurs.

Depuis plusieurs mois, nous savons que Bing et Google utilisent ces technologies. algorithmes avancés pour fournir de meilleurs résultats de recherche, en particulier ceux liés aux requêtes plus longues.

Aujourd'hui, nous pouvons dire que l'implémentation de BERT par Bing, afin d'améliorer ses résultats de recherche, précède l'annonce de celle de BERT par Google de six mois et Bing indique que cela a conduit à de nouvelles améliorations de la qualité de la recherche au cours des derniers mois. année.

Comment BING fonctionne dans Bing

"Contrairement aux architectures précédentes de réseaux de neurones profonds (réseau de neurones profonds ou DNN) ayant élaboré les mots individuellement dans l’ordre, les nouveaux modèles de transformateur comprennent le contexte et la relation entre chaque mot et tous les mots qui l’entourent dans une phrase ».

Dire que c'est Jeffrey Zhu, directeur de programme de Bing Platform, a ajouté qu '"à partir d'avril de cette année, nous avons utilisé de grands modèles de transformateurs pour offrir à nos clients des améliorations de qualité supplémentaires par rapport à l'année dernière".

BERT est basé sur les compétences d'apprentissage profondes utilisées dans les fonctions de recherche intelligente de Bing, telles que les réponses intelligentes qui font appel à plusieurs sources, la recherche d'image intelligente avec reconnaissance d'objet et les définitions de survol pour les mots peu communs.

Ces améliorations peuvent aider Bing à maintenir ou à augmenter sa part du marché de la recherche, ce qui en fera une plateforme viable pour les campagnes organiques et payantes.

Microsoft a implémenté le modèle de transformateur en utilisant Machines virtuelles Azure série N avec des accélérateurs de GPU et ensuite effectué d'autres optimisations pour effectuer le calcul parallèle sur une échelle de recherche Web.

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