Modele językowe w Google

Analiza, przetwarzanie i generowanie w Google

Modele językowe w Google to technologie oparte na sztucznej inteligencji, które są używane do analizy, przetwarzania i generowania języka naturalnego. Google korzysta z tych modeli w różnych usługach, takich jak wyszukiwarka, Tłumacz Google, Asystent Google i wiele innych. Głównym celem tych modeli jest zrozumienie i przetworzenie języka ludzkiego w sposób, który jest użyteczny dla użytkowników.

Co robi BERT w Google?

Jednym z najsłynniejszych modeli językowych Google jest BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), który wprowadził istotne ulepszenia w obszarze przetwarzania języka naturalnego (NLP). BERT to model oparty na architekturze Transformer, który pozwala na jednoczesne analizowanie kontekstu słów zarówno wstecz, jak i do przodu. Umożliwia to lepsze zrozumienie znaczenia słów w złożonych zdaniach.

Modele językowe są trenowane na ogromnych zbiorach danych tekstowych, aby nauczyć się rozpoznawania i generowania prawidłowych konstrukcji gramatycznych, fraz, idiomów oraz kontekstu. Dzięki temu, potrafią one odpowiedzieć na pytania, generować tekst, tłumaczyć języki, rozpoznawać intencje użytkownika i pomagać w różnych zadaniach związanych z językiem.

Jak zrozumieć zapytania użytkowników?

Modele językowe odgrywają kluczową rolę w zrozumieniu zapytań użytkowników przez Google. Wykorzystując zaawansowane technologie NLP (przetwarzania języka naturalnego), Google jest w stanie przetwarzać zapytania i dostarczać najbardziej odpowiednie wyniki wyszukiwania. Oto kilka sposobów, w jakie modele językowe są wykorzystywane w tym kontekście:

Analiza zapytań

Modele językowe pomagają Google rozpoznać kluczowe słowa, frazy oraz kontekst zapytań, aby zrozumieć, czego użytkownik poszukuje. Modele te są w stanie wykryć nawet niejednoznaczne zapytania oraz poprawnie interpretować błędy językowe, takie jak literówki czy gramatyczne niedoskonałości.

Uwzględnianie kontekstu

Modele językowe, takie jak BERT, analizują kontekst zapytania w dwóch kierunkach, co pozwala na lepsze zrozumienie znaczenia poszczególnych słów w zdaniu. Dzięki temu Google może lepiej zrozumieć zapytania o złożonej strukturze, które wcześniej mogły być problematyczne dla starszych modeli NLP.

Zrozumienie zamiarów użytkowników

Modele językowe uczą się rozpoznawać intencje stojące za zapytaniami użytkowników. Pomaga to Google w dostarczaniu odpowiednich wyników, które są zgodne z oczekiwaniami użytkownika.

Osobiste rekomendacje

Google wykorzystuje modele językowe również do analizowania historii wyszukiwania użytkowników, aby dostarczać spersonalizowane wyniki wyszukiwania oparte na preferencjach i zachowaniach użytkowników.

Wsparcie dla wielu języków

Modele językowe pomagają Google w obsłudze zapytań w różnych językach. Dzięki zaawansowanym technologiom tłumaczenia, Google może dostarczać wyniki wyszukiwania w wielu językach, jednocześnie utrzymując wysoką jakość i zrozumienie kontekstu.

Modele językowe są kluczowym elementem działania wyszukiwarki Google, umożliwiającym zrozumienie zapytań, dostarczanie odpowiednich wyników wyszukiwania oraz spersonalizowanie doświadczeń użytkowników. To właśnie te modele decydują o tym jak pozycjonują się strony w rankingu wyszukiwania dzięki lepszemu zrozumieniu tego co jest na witrynie oraz tego, o co pyta użytkownik.

Przykłady działania modeli językowych

Oto kilka przykładów, które ilustrują, jak modele językowe są wykorzystywane przez Google do zrozumienia zapytań i dostarczania odpowiednich wyników:

Zapytanie o wieloznacznych słowach:

Zapytanie: "Szybki jak błyskawica"
Model językowy może zinterpretować, że chodzi tu o wyrażenie, które oznacza "bardzo szybki" zamiast dosłownie szukać informacji o błyskawicach. W wynikach wyszukiwania Google może sugerować strony związane z przenośniami, a nie strony o meteorologii.

Błędy ortograficzne:

Zapytanie: "Jak naprawic rower"
Mimo literówki w słowie "naprawic", model językowy jest w stanie zrozumieć zapytanie i dostarczyć wyników na temat naprawy rowerów, jednocześnie sugerując poprawną pisownię słowa.

Zapytanie o specyficzną informację:

Zapytanie: "Kiedy Albert Einstein otrzymał Nagrodę Nobla?"
Model językowy rozpoznaje, że użytkownik poszukuje konkretnej daty i informacji o Nagrodzie Nobla przyznanej Albertowi Einsteinowi. Wyniki wyszukiwania Google będą zawierać odpowiedź na to pytanie, wskazując, że Einstein otrzymał Nagrodę Nobla w fizyce w 1921 roku.

Tłumaczenie:

Zapytanie: "jak powiedzieć 'dziękuję' po japońsku"
Model językowy może zrozumieć, że użytkownik chce dowiedzieć się, jak przetłumaczyć słowo "dziękuję" na język japoński. W wynikach wyszukiwania Google pokaże odpowiedź "ありがとう" (arigatou), które oznacza "dziękuję" po japońsku.

Personalizacja:

Załóżmy, że użytkownik często wyszukuje informacje o ogrodnictwie. Jeśli wpisze zapytanie "nawadnianie", modele językowe wykorzystają tę informację, aby dostarczyć wyniki wyszukiwania dotyczące nawadniania ogrodów, zamiast ogólniejszych informacji na temat nawadniania w rolnictwie czy innych dziedzinach.

Te przykłady pokazują, jak modele językowe w Google pomagają zrozumieć różnorodne i często złożone zapytania użytkowników, aby dostarczyć jak najbardziej odpowiednie i użyteczne wyniki wyszukiwania.

Źródła

https://developers.google.com/search/docs/appearance/ranking-systems-guide?hl=pl

https://blog.google/products/search/how-ai-powers-great-search-results/

https://blog.google/products/search/search-language-understanding-bert/