MUM : Multitask Unified Model

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MUM : Multitask Unified Model

MUM : Multi task modier

Google avance dans l’intelligence artificielle, on a beaucoup parlé de GPT-3, mais google via ses transformers en parallèle de BERT, ont travaillé sur un autre transformer qui s’appelle MUM (c’est comme maman en anglais). D’après google, cette technologie serait 1000 fois plus avancée que BERT car elle permet de contextualiser les questions, faire des recherches simultanées et les recouper. MUM permet de générer du contenu en allant se connecter dans de multiple bases de connaissance en plusieurs langues.

J’avais écris il y a longtemps un article sur l’AIML qui est un language utilisé par des chatbots et le gros problème, c’est que ce ne sont que des pré-programmation de comportement.

https://www.love-moi.fr/2016/03/comment-fonctionne-le-moteur-de.html

Avec Mum on passe à un autre niveau et la démonstration qui a été faite couplé à LaMDA, google a fait une démonstration pour faire parler un avion en papier et lancé une conversation. La voix utilise un language qui est naturelle, et les réponses sont hyper pertinentes.

https://www.youtube.com/watch?v=aUSSfo5nCdM


MUM : un nouveau jalon de l’IA pour la compréhension de l’information


Lorsque je dis aux gens que je travaille sur Google Search, on me demande parfois : « Y a-t-il encore du travail à faire ? » La réponse courte est un « Oui ! » catégorique. Il y a d’innombrables défis que nous essayons de résoudre pour que Google Search fonctionne mieux pour vous. Aujourd’hui, nous vous expliquons comment nous nous attaquons à l’un d’entre eux, auquel beaucoup d’entre nous peuvent s’identifier : la nécessité de taper plusieurs requêtes et d’effectuer plusieurs recherches pour obtenir la réponse dont vous avez besoin

Comment MUM va impacter les recherches pour le voyage

Prenons ce scénario : Vous avez fait une randonnée sur le Mont Adams. Vous voulez maintenant escalader le mont Fuji à l’automne prochain et vous voulez savoir ce que vous devez faire différemment pour vous préparer. Aujourd’hui, Google pourrait vous aider, mais cela nécessiterait de nombreuses recherches mûrement réfléchies : vous devriez rechercher l’altitude de chaque montagne, la température moyenne en automne, la difficulté des sentiers de randonnée, le matériel à utiliser, etc. Après un certain nombre de recherches, vous finirez par obtenir la réponse dont vous avez besoin.

MUM répondra aux questions comme un expert

Mais si vous vous adressiez à un expert en randonnée, vous pourriez poser une seule question : « Que dois-je faire différemment pour me préparer ? ». Vous obtiendriez une réponse réfléchie qui prendrait en compte les nuances de votre tâche et vous guiderait à travers les nombreux éléments à prendre en compte.

Cet exemple n’est pas unique : nous sommes nombreux à nous attaquer chaque jour à toutes sortes de tâches nécessitant de multiples étapes avec Google. En fait, nous constatons que les gens effectuent en moyenne huit requêtes pour des tâches complexes comme celle-ci.

Modèle unifié Multitache : MUM

Les moteurs de recherche actuels ne sont pas assez sophistiqués pour répondre comme le ferait un expert. Mais grâce à une nouvelle technologie appelée « modèle unifié multitâche » (MUM), nous nous rapprochons de la possibilité de vous aider à répondre à ce type de besoins complexes. Ainsi, à l’avenir, vous aurez besoin de moins de recherches pour accomplir vos tâches.

MUM : Multitask Unified Model


Comment fonctionne MUM ?

MUM a le potentiel de transformer la façon dont Google vous aide à accomplir des tâches complexes. Comme BERT, MUM est construit sur une architecture Transformer, mais il est 1 000 fois plus puissant. Non seulement MUM comprend le langage, mais il le génère également. Il est entraîné sur 75 langues différentes et de nombreuses tâches différentes à la fois, ce qui lui permet de développer une compréhension plus complète de l’information et de la connaissance du monde que les modèles précédents. De plus, MUM est multimodal, c’est-à-dire qu’il comprend les informations sous forme de texte et d’images et, à l’avenir, il pourra s’étendre à d’autres modalités telles que la vidéo et l’audio.

MUM peut comprendre 2 recherches dans une même question

Prenez la question sur la randonnée du Mont Fuji : Le MUM pourrait comprendre que vous comparez deux montagnes, et que des informations sur l’altitude et les sentiers peuvent être pertinentes. Il pourrait également comprendre que, dans le contexte de la randonnée, la « préparation » peut inclure des éléments tels que l’entraînement physique et la recherche du bon équipement.

« J’ai escaladé le Mont Adams et je veux maintenant escalader le Mont Fuji l’automne prochain, que dois-je faire pour me préparer ?
Puisque MUM peut faire apparaître des idées basées sur sa connaissance approfondie du monde, il pourrait souligner que, bien que les deux montagnes soient à peu près de la même altitude, l’automne est la saison des pluies sur le Mont Fuji et que vous pourriez avoir besoin d’une veste imperméable. MUM pourrait également faire apparaître des sous-thèmes utiles pour une exploration plus approfondie – comme le matériel le mieux classé ou les meilleurs exercices d’entraînement – avec des pointeurs vers des articles, des vidéos et des images utiles provenant du Web.

MUM Supprime les barrières linguistiques


La langue peut constituer un obstacle important à l’accès à l’information. Le MUM a le potentiel de faire tomber ces frontières en transférant les connaissances à travers les langues. Il peut apprendre de sources qui ne sont pas écrites dans la langue dans laquelle vous avez écrit votre recherche, et vous aider à obtenir ces informations.

Supposons qu’il existe des informations très utiles sur le mont Fuji écrites en japonais ; aujourd’hui, vous ne les trouverez probablement pas si vous ne faites pas de recherche en japonais. Mais le MUM pourrait transférer des connaissances provenant de sources multilingues et les utiliser pour trouver les résultats les plus pertinents dans votre langue préférée. Ainsi, à l’avenir, lorsque vous chercherez des informations sur la visite du mont Fuji, vous pourrez voir des résultats tels que les endroits où l’on peut admirer les plus belles vues de la montagne, les onsen de la région et les boutiques de souvenirs les plus populaires, autant d’informations que l’on trouve plus souvent lorsqu’on effectue une recherche en japonais.


MUM Comprend l’information à travers les types d’information via différents formats : web, image, autre

MUM : Multitask Unified Model


MUM est multimodal, ce qui signifie qu’il peut comprendre simultanément des informations provenant de différents formats tels que des pages Web, des images et autres. Un jour, vous pourriez prendre une photo de vos chaussures de randonnée et demander « Puis-je les utiliser pour escalader le Mont Fuji ? MUM comprendra l’image et l’associera à votre question pour vous dire que vos chaussures conviennent parfaitement. Il pourrait ensuite vous diriger vers un blog contenant une liste d’équipements recommandés.