Исследователи Microsoft представляют фреймворк Large Search Model для революции в онлайн-поисковиках с помощью искусственного интеллекта в области языка.

Microsoft представляет Large Search Model фреймворк для революции в онлайн-поисковиках с помощью искусственного интеллекта в области языка.

В современной эпохе, отличающейся распространением информации в интернете, поисковые системы стали неотъемлемыми инструментами для поиска и сбора знаний. Эти цифровые платформы служат навигационными помощниками в огромном море информации, позволяя людям эффективно и точно получать доступ к конкретным деталям. Пользователи могут задавать запросы по различным темам, начиная от академических исследований до практических повседневных вопросов. Поисковые системы не только упрощают поиск информации, но и играют ключевую роль в организации и приоритизации данных на основе их релевантности.

Современные поисковые системы созданы на сложной основе, чтобы полностью использовать ценную информацию, найденную на страницах результатов поиска (SERP), которые включают мультимедийный контент, панели знаний, связанные запросы, прямые ответы и рекомендованные фрагменты. Основа этой системы включает несколько компонентов, таких как понимание запросов пользователей, получение данных, ранжирование результатов на нескольких этапах и предоставление ответов на запросы.

Ранее эти компоненты разрабатывались и настраивались независимо, часто путем усовершенствования предварительно обученных языковых моделей, таких как BERT или T5, используя специфические для задачи наборы данных. Требуется более гибкая система, способная принимать широкий спектр решений и имеющая адаптивные интерфейсы. Значимость такой системы увеличивается с течением времени.

В связи с этим исследователи Microsoft опубликовали статью под названием «Large Search Model: Redefining Search Stack in the Era of LLMs», которая представляет новую концепцию. Путем комбинации нескольких компонентов эта концепция, также называемая большой поисковой моделью, предвидит трансформацию традиционного поискового стека.

Этот метод упрощает и ускоряет сложный процесс поиска, улучшая при этом результаты поиска. Он использует единственный способ моделирования, настраивая большую поисковую модель для различных запросов, задавая ей подсказки. Регулярные части поиска, такие как поиск и организация информации для создания страницы результатов поиска (SERP), по-прежнему существуют. Исследовательская команда называет эту большую поисковую модель персонализированной большой языковой моделью (LLM). Она способна выполнять различные типы информационных задач, и вы можете давать ей указания на естественном языке.

Кроме того, большую поисковую модель можно настраивать под конкретные поисковые ситуации, обеспечивая гибкость. Это настройка происходит путем доводки модели с использованием данных, специфичных для определенной области, которые часто доступны в коммерческих поисковых системах. Важно отметить, что эта возможность позволяет модели использовать свои знания для новых задач, даже если она еще не была непосредственно обучена. Этот процесс известен как обучение без учителя. 

Исследовательская команда предоставила реальные примеры, подтверждающие эффективность предложенной модели. Их модель превзошла несколько надежных плотных поисковых систем и традиционное разреженное извлечение BM25. Большая поисковая модель, после прохождения обучения, показала результаты лучше, чем ожидалось, и превзошла показатели эталонной производительности, демонстрируя свою компетентность.

Большая поисковая модель является значительным прорывом в сфере поисковых систем. Используя адаптивность и надежные возможности больших языковых моделей, она имеет потенциал повысить качество результатов поиска и упростить сложный процесс поиска.