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Google AI detecta cientos de cambios de nombre para las vacunas COVID-19

El equipo de Google explicó cómo utilizaron la inteligencia artificial del motor de búsqueda para explicar cómo encontrar la vacuna COVID-19, teniendo en cuenta varios cambios de nombre.

Esto es parte de la primera prueba de optimización de motores de búsqueda con un modelo multitarea unificado.

La inteligencia artificial de Google mejora los resultados de búsqueda de vacunas

Todos escuchamos a Google e incluso buscamos información sobre algunas de las vacunas COVID-19 como AstraZeneca, Sputnik Moderna o Pfizer. Sin embargo, dado el idioma, el país o la cultura, estos nombres familiares pueden no tener sentido para los usuarios que buscan vacunas con su propio nombre.

De hecho, el equipo de Google mencionó que hay más de 800 variantes de nombres de vacunas en más de 50 idiomas. Independientemente de la cantidad de términos y frases diferentes que se utilicen para encontrar información sobre la vacuna COVID-19.

Para evitar problemas a los motores de búsqueda y proporcionar a los usuarios resultados relevantes, Google utiliza la tecnología del Modelo Unificado de Multitarea (MUM). Puede llevar cientos de horas y semanas y MUM lo reconocerá en segundos:

Con la ayuda de MUM, pudimos identificar más de 800 variantes de nombres de vacunas en más de 50 idiomas en cuestión de segundos. Después de validar los resultados de la encuesta MUM, los aplicamos a una búsqueda en Google para que las personas pudieran encontrar información de calidad oportuna sobre las vacunas COVID-19 en todo el mundo.

Esto se debe a una de las dinámicas que representa el Modelo Unificado de Multitarea. De hecho, este es un aspecto que Google destacó cuando introdujo su nuevo modelo MUM en sus operaciones de E / S: la transferencia de conocimiento entre idiomas.

No, esta no es una traducción simple:

Por ejemplo, imagina que estás leyendo un libro; Hablar varios idiomas le permitirá compartir los hallazgos clave de este libro en otros idiomas que hable. Depende de su fluidez, ya que su comprensión del libro no depende del idioma o la traducción. De la misma forma, el MUM transfiere conocimientos entre los idiomas.

En otras palabras, puede recibir información en idiomas distintos a los de la solicitud original del usuario, procesar el contenido y presentar la información como resultados de búsqueda.

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