Google представила инновационный многовекторный алгоритм поиска MUVERA, который не только ускоряет обработку запросов, но и значительно улучшает их точность (особенно в случае сложных или редких формулировок). Новая технология может открыть широкие возможности в поисковых системах, рекомендательных алгоритмах (например, на YouTube) и задачах обработки естественного языка (NLP).
Хотя в анонсе не уточняется, будет ли MUVERA немедленно внедрена в основной поиск Google, официальное заявление компании ясно демонстрирует потенциал нового алгоритма. Используя подход, сводящий многовекторный поиск к одновекторному MIPS (Maximum Inner Product Search), MUVERA интегрируется в существующую инфраструктуру и значительно снижает нагрузку на систему как в плане задержек, так и в потреблении памяти.
Векторные вложения — это способ представления слов и фраз в многомерном пространстве, где их близость отражает семантическую схожесть. Такая организация позволяет алгоритмам глубже понимать контекст и значение слов, не ограничиваясь буквальным совпадением.
Многовекторные алгоритмы, такие как ColBERT, совершили значительный прорыв в информационном поиске, предлагая более точные результаты. Однако высокая вычислительная нагрузка оставалась слабым местом этих решений. MUVERA решает эту проблему.
В официальной публикации Google говорится:
«Хотя многовекторные модели улучшают точность и релевантность извлекаемых документов, их вычислительная сложность делает масштабное применение затруднительным. MUVERA предлагает эффективный подход, устраняющий этот дисбаланс».
В центре архитектуры MUVERA — метод Fixed-Size Dimensional Encoding (FDE). Он разбивает пространство вложений на секции и агрегирует векторы в каждой из них, создавая компактное и унифицированное представление. Это упрощает и ускоряет поиск, сохраняя при этом высокую семантическую точность.
Во время антимонопольного разбирательства Минюста США стало известно, что Google уже применяет в поиске систему RankEmbed — модель с двойным кодировщиком, которая встраивает запросы и документы в общее пространство и сравнивает их с помощью скалярного произведения. Хотя RankEmbed эффективен для популярных запросов, он уступает по точности в случае «длинного хвоста» — нестандартных формулировок.
MUVERA делает шаг вперед, преодолевая ограничения моделей с двумя кодировщиками. Благодаря FDE, она позволяет эффективно использовать более насыщенное многовекторное представление, сохраняя высокую производительность даже при масштабировании.
Согласно объявлению от Google:
«В отличие от одновекторных вложений, многовекторные модели представляют каждую точку данных с помощью набора вложений и используют более сложные функции подобия, которые могут улавливать более глубокие взаимосвязи между точками данных.
Хотя этот многовекторный подход повышает точность и позволяет извлекать более релевантные документы, он имеет существенные проблемы. В частности, возросшее количество вложений и сложность многовекторной оценки сходства делают извлечение более дорогим.
Поэтому мы представляем новый алгоритм многовекторного поиска, призванный устранить разрыв в эффективности между одно- и многовекторным поиском. Он позволит нам использовать высокооптимизированные алгоритмы MIPS для извлечения начального набора кандидатов, которые затем могут быть повторно ранжированы с точным многовекторным сходством, тем самым обеспечивая эффективный многовекторный поиск без ущерба для точности».
MUVERA — это четкий сигнал: поисковые алгоритмы все дальше уходят от простого сопоставления ключевиков к более глубинному анализу контекста и смысла. Это означает, что веб-мастерам и SEO-специалистам стоит пересмотреть свои подходы к продвижению. Вместо фокусировки на точных ключевых фразах важнее становится работа с намерением пользователя и семантической релевантностью. Например, по запросу «БАД для решения проблем с гипертонией» система с MUVERA скорее отдаст приоритет странице, реально предлагающей такие товары, чем той, где случайно упомянуты слова «гипертония» и «проблемы со здоровьем».
👍🏻 Инфа была полезной? Ставь лайк!
Всем конверта и ROI высоченного
Официальный сайт 👉🏻 rocketprofit.com
Наш Telegram-чат 👉🏻 t.me/rocketprofitchat
