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En mai, lors de sa conférence des développeurs Google I/O 2021, Google a présenté un modèle unifié multitâche (MUM), un système formé sur 75 langues à la fois qui peut comprendre simultanément différentes formes d'informations, notamment du texte, des images et des vidéos. Aujourd'hui, Google a révélé qu'il utilisait MUM pour identifier les variations dans les noms des vaccins COVID-19 dans plusieurs langues, ce qui, selon la société, a amélioré la capacité de la recherche Google à faire apparaître des informations sur les vaccins COVID-19 pour les utilisateurs du monde entier.
Comme le note Google, les vaccins COVID-19 publiés à ce jour – y compris ceux d'AstraZeneca, Moderna et Pfizer – portent des noms différents selon le pays et la région d'origine. Il existe environ des centaines de noms de vaccins COVID-19 dans le monde, dont tous n'ont pas historiquement atteint le sommet de la recherche lorsque les utilisateurs tapaient des expressions telles que « nouveaux vaccins antivirus », « vaccins mrna » et « AZD1222 ».
MUM, qui peut transférer des connaissances entre les langues et n'a pas besoin d'être explicitement enseigné comment accomplir certaines tâches, a aidé les ingénieurs de Google à identifier plus de 800 variations de noms COVID-19 dans plus de 50 langues, selon le vice-président de la recherche Google, Pandu Nayak. Avec seulement quelques exemples de noms de vaccins "officiels", MUM a pu trouver des variations interlingues "en quelques secondes" par rapport aux semaines que cela pourrait prendre à une équipe humaine.
Ci-dessus : le MUM de Google est utilisé pour afficher des informations sur le vaccin COVID-19 dans différentes langues dans la recherche.
Crédit d'image : Google
"Cette première application de MUM a permis de fournir aux utilisateurs du monde entier des informations importantes en temps opportun", a déclaré Nayak dans un article de blog traduit du japonais. « Nous sommes impatients de rendre la recherche plus pratique grâce à l'utilisation de MUM à l'avenir. Les premiers tests ont montré que MUM améliore non seulement les systèmes existants, mais aide également à développer de nouvelles méthodes de recherche d'informations.
Travail futur
Google a précédemment appliqué l'IA au problème de la fourniture de projections de cas de COVID-19, de décès, d'utilisation des soins intensifs, de disponibilité des ventilateurs et d'autres mesures utiles aux décideurs politiques et aux travailleurs de la santé. En août 2020, en partenariat avec Harvard, la société a publié des modèles qui prévoient les développements liés au COVID-19 au cours des 14 prochains jours pour les comtés et les États américains.
MUM a un potentiel au-delà de l'identification du nom du vaccin, en particulier dans les situations où il peut s'appuyer sur le contexte et davantage sur les images et les dialogues. Par exemple, à partir d'une photo de chaussures de randonnée et à la question « Puis-je l'utiliser pour faire de la randonnée au mont Fuji ? », MUM peut comprendre le contenu de l'image et l'intention derrière la requête, en informant le demandeur que les chaussures de randonnée seraient appropriées et pointées vers une leçon dans un blog du Mont Fuji.
MUM peut également comprendre des questions telles que « Je veux faire une randonnée au mont Fuji l'automne prochain, que dois-je faire pour me préparer ? » En raison de ses capacités multimodales, MUM se rend compte que la « préparation » peut englober des choses comme l'entraînement physique ainsi que la météo. Le modèle pourrait alors recommander à l'interrogateur d'apporter une veste imperméable et de donner des conseils pour approfondir les sujets avec un contenu pertinent provenant d'articles, de vidéos et d'images sur le Web.
"Nous n'en sommes qu'aux premiers jours de l'exploitation de cette nouvelle technologie", a déclaré Prabhakar Raghavan, vice-président senior chez Google, sur scène à Google I/O. « Nous sommes enthousiasmés par son potentiel à résoudre des questions plus complexes, peu importe comment vous le demandez… MUM change la donne grâce à ses capacités de compréhension du langage. »
VentureBeat
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