Gigant z Mountain View w zasadzie każdego roku wprowadza zmiany do silnika stojącego za algorytmami wyszukiwarki Google. Jedną z kluczowych nowinek w ciągu ostatnich lat bez wątpienia było MUM — Multitask Unified Model. Na czym polega ten rewolucyjny algorytm — i jak zmienił działanie najpopularniejszej wyszukiwarki świata? O tym w poniższym wpisie.
Co to jest MUM?
Za skrótem MUM kryje się Multitask Unified Model — czyli zaprezentowany w 2021 roku nowy model udzielania przez silnik wyszukiwarki Google odpowiedzi na zadawane przez użytkowników pytania.
Nowy algorytm ma jeszcze lepiej niż do tej pory rozumieć wielowątkowe polecenia, przetwarzać i integrować ze sobą informacje z zupełnie różnych od siebie źródeł — wszystko po to, by dostarczyć użytkownikom wyszukiwarki jak najtrafniejsze odpowiedzi. Takie, jakich udzieliłby prawdziwy ekspert w danej dziedzinie.
Jak do tej pory wyglądała „rozmowa” z Google? Jeżeli użytkownik miał do rozwiązania bardziej złożony problem — musiał „rozbić” swoje pytanie na kilka mniejszych — i osobno szukać odpowiedzi na każde z nich. Prabhakar Raghavan (wiceprezydent kalifornijskiego giganta) w trakcie prezentacji modelu MUM opisał to tak:
- Wyobraźmy sobie Marka — wspinacza, któremu niedawno udało się zdobyć szczyt Mount Adams (słynne miejsce pielgrzymek rdzennych Amerykanów), a teraz — planuje wyprawę na japońską Fuji.
- Gdyby Mark chciał dowiedzieć się z pomocą Google, jak dobrze przygotować się do takiej wyprawy — musiałby zadać całą serię pytań. Jakie warunki panują na Fuji i kiedy najbardziej sprzyjają wspinaczom? Jak trudne są tamtejsze szlaki w porównaniu z Mount Adams? Część informacji prawdopodobnie trzeba by było też przetłumaczyć. Dopiero potem Mark mógłby zebrać wszystkie dane i, na ich podstawie, samodzielnie opracować plan przygotowań.
- A gdyby Mark miał okazję porozmawiać z doświadczonym wspinaczem, kto właśnie wrócił z Fuji? Wystarczyłoby mu proste pytanie: „Zdobyłem trzytysięcznik w północnych Kordylierach — co powinienem zrobić inaczej, aby spokojnie wejść na Fuji? Jak się do tego przygotować?”
Celem Multitask Unified Model jest, aby Mark mógł wpisać w Google to ostatnie pytanie — i otrzymał kompleksową odpowiedź. Bez szukania pojedynczych informacji „krok po kroku” i konieczności samodzielnego ich porównywania. Czyli tak, jak odpowiedzi udziela na przykład Gemini (dawny… Google Bard). Kalifornijska firma właśnie do tego też dąży — aby roboty wyszukiwarki interpretowały informacje i stojące za nimi konteksty w podobny sposób, jak zdolne do przetwarzania języka naturalnego modele AI.
Wielojęzykowość i multimodalność — dwa filary Multitask Unified Model
Według Google, nowy model wyszukiwania ma być 1000 razy wydajniejszy, jeśli chodzi o przetwarzanie informacji niż dotychczas stosowany algorytm — BERT. Kluczem do tego są dwie zupełnie nowe funkcje.
Po pierwsze — zdolność do wyszukiwania, interpretowania i kompilowania informacji dostępnych w różnych językach. Byłby to prawdziwy przełom; wbrew pozorom, nawet w języku angielskim nie znajdziemy odpowiedzi na absolutnie każde pytanie. Wróćmy na moment do naszego przykładu — o ile przewodniki dla turystów wyruszających na ikoniczną Fuji przeczytamy w dziesiątkach języków, tak znaleźć informacje na temat mniej znanych szczytów byłoby już o wiele trudniej. Jednak silnik z algorytmem MUM by sobie z tym poradził — przeszukując strony w języku japońskim i przekładając je na angielski (lub polski!). Zgodnie z zapowiedziami Google — nowy model ma obsługiwać już na starcie przynajmniej 75 języków.
Druga kwestia to multimodalność. MUM powinien umożliwić robotom Google przetwarzanie informacji nie tylko z materiałów tekstowych, ale także zdjęć, infografik, a nawet — filmów na YouTube. Czyli znów, mówimy o ogromnych zasobach wiedzy, z których dotychczas wyszukiwarka korzystała w bardzo ograniczonym zakresie. Dzięki Multitask Unified Model źródła te również będą uwzględniane przy generowaniu odpowiedzi.
Dlaczego wprowadzenie MUM ma tak duże znaczenie?
Dla użytkowników wyszukiwarki aktualizacje algorytmu Google związane z MUM zapewne będą rewolucją „na plus”.
MUM jednocześnie powinno pozwolić im na zadawanie bardziej złożonych pytań (takich, jakie „na żywo” zadalibyśmy drugiej osobie) i zwiększyć trafność proponowanych przez wyszukiwarkę odpowiedzi.
Większą zagadką MUM jest dla specjalistów od SEO. Czy Multitask Unified Model sprawi, że krótkie, pozbawione kontekstu frazy kluczowe jeszcze bardziej stracą na znaczeniu w walce o wysokie pozycje? Co będzie decydowało o tym, czy treści na naszej stronie trafią na „pozycję zero”? A może ta zostanie w całości zastąpiona odpowiedziami generowanymi przez algorytm? Na odpowiedzi na te pytania jeszcze musimy poczekać.
