推动了机器学习机制的

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例如如果我用英文输入“”我可能想查找有关苹果的营养信息或查找有关计算机和电话品牌的信息。因此该算法使用有问题的单词周围的术语来推断正确的意图。   也基于  架构但更进一步。  比  强大一千倍根据   的说法  旨在了解人类如何沟通以更好地解释结果并提供适当的响应。 这里使用的方法是“文本到文本传输转换器”框架 汇集了基于迁移学习的自然语言处理模型的经验教训和改进。

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 Umm 数据 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。