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發表於 2024-3-20 12:57:52 | 只看該作者 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
和 将自然语言处理集成到搜索引擎算法中 本质上任务在很大程度上是以使用文本作为输入和输出的格式来制定的。 谷歌和对搜索意图的深入理解 上图展示了  的工作原理。我们看到所考虑的每个任务都采用文本条目的形式。该模型经过预先训练可以从初始“输入”文本生成目标“输出”文本。这些任务包括翻译绿色、语言可接受性红色、文本相似性黄色和信息合成蓝色。如果这个主题让您着迷并且不会吓到您那么这里是 制作的资源关于  的迁移学习。

简而言之  是  的扩展它进一步推动了机器学习机制的发展。这种改进来自三项新技能 是多模式、多语言和多任务处理。  多模态算法 “多模态”的意思是 能够同时从多种类型的内容中理解和提取信息。如果当前测试的版本 比利时 WhatsApp 号码数据 侧重于文本和图像 在未来几年应该能够以相同的方式处理视频和音频格式。 两个后果 该算法能够提供多种格式的联合分析结果。 互联网用户可以使用不同类型的内容来制定请求。




我们以谷歌镜头为例。该移动应用程序已经机设备拍摄的照片还是从用户的媒体库中拍摄的视觉效果。  的承诺是能够向该图像添加文本或语音查询并要求算法进行组合搜索。例如可以拍一张盘子的照片然后询问  将其放入微波炉是否安全。  多语言算法 迄今为止对查询的响应是从用用于表达该查询的语言除非该表达式在多种习语中具有含义或设置中的目标语言编写的页面中提取的。

   

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