الگوریتم مام چیست و چگونه کار میکند؟ | توضیح با پادکست

الگوریتم MUM، که مخفف Multitask Unified Model است، یکی از پیشرفته‌ترین فناوری‌های هوش مصنوعی است که توسط شرکت گوگل در سال 2021 معرفی شد. این الگوریتم به منظور بهبود تجربه جستجوی کاربران و پاسخ‌دهی به سوالات پیچیده طراحی شده است. MUM نسل جدیدی از الگوریتم‌های جستجوی گوگل است که به آن امکان می‌دهد تا نه‌تنها زبان‌های مختلف، بلکه منابع گوناگون و اشکال مختلف داده‌ها را درک کرده و تحلیل کند. در این محتوا به بررسی سوال الگوریتم مام چیست می‌پردایم و از تمامی جوانب آن را بررسی می‌کنیم. لازم به ذکر است شما می‌توانید در صورت نداشتن وقت برای خواندن این مقاله، به پادکست زیر گوش دهید.

چرا الگوریتم MUM مهم است؟

در دنیای امروز، کاربران به‌دنبال جستجوی سریع و دقیق پاسخ‌های سوالات خود هستند. اما گاهی یافتن پاسخ‌های مناسب در یک جستجو دشوار است، به‌ویژه زمانی که پرسش‌های پیچیده یا چند‌بعدی مطرح می‌شوند. گوگل با الگوریتم MUM قصد دارد این مشکلات را حل کند. برخلاف الگوریتم‌های قبلی مانند BERT که به بهبود نتایج جستجوی متنی می‌پرداختند، MUM قادر است همزمان متون، تصاویر، ویدئوها و حتی فایل‌های صوتی را تجزیه و تحلیل کند تا اطلاعات جامعی را به کاربر ارائه دهد.

الگوریتم MUM چگونه کار میکند؟

الگوریتم MUM بر پایه مدل‌های زبانی بزرگ است و از معماری شبکه عصبی Transformer بهره می‌برد، مشابه الگوریتم BERT، اما با توانایی‌های چندوظیفه‌ای و چند‌زبانی که به مراتب قوی‌تر است. این الگوریتم قادر است نه تنها زبان‌های مختلف را درک کند، بلکه به راحتی بین آن‌ها ترجمه کند.

به این معنا که می‌تواند پاسخ‌های جستجو شده را از منابع زبان‌های دیگر دریافت کرده و به زبان کاربر برگرداند. به‌طور مثال، اگر شما سوالی در مورد کوهنوردی در ژاپن به زبان فارسی بپرسید، MUM می‌تواند اطلاعات مربوطه را از مقالات ژاپنی جستجو کند و بهترین پاسخ را به شما ارائه دهد.

این امر نه تنها به کاربران امکان دسترسی به اطلاعات گسترده‌تری می‌دهد، بلکه دقت و جامعیت پاسخ‌ها را نیز افزایش می‌دهد. برای آنکه بهتر بدانیم الگوریتم مام چگونه کار می‌کند، ابتدا بهتر است با NLP یا به اختصار (Natural Language Processing) بپردازیم.

NLP به ماشین کمک می‌کند تا هدف انسان از جستجوی متن را درک کند. به بیانی واضح‌تر Natural Language Processing به ماشین توانایی درک و پردازش متون از هدف سرچ انسان را به ماشین می‌هد. الگوریتم مام متن سرچ شده توسط کاربر را در 75 زبان دنیا جستجو می‌کند و دقیق‌ترین نتیجه را به فرد نشان می‌دهد. 

نحوه کار NLP

پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) یا NLP، شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها این امکان را می‌دهد تا زبان انسانی را درک و تحلیل کنند. این فناوری با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی، متن و گفتار را به داده‌های قابل پردازش تبدیل می‌کند و می‌تواند وظایفی مانند ترجمه، تحلیل احساسات، و پاسخ‌گویی به سوالات را انجام دهد. NLP با تحلیل نحوه چینش کلمات و ساختار زبان، سعی می‌کند معنای دقیق جملات را متناسب با نیاز کاربر تفسیر کند. روش کار NLP به طور کلی به شرح زیر می‌باشد:

1. عبارت جستجو شده تفکیک معنایی شده و شناسایی می‌شود.
2. هر کلمه برچسب گذاری می‌شود.
3. کلمات با توجه به روش‌های بالا ریشه‌یابی می‌شوند.
4. اصلاحاتی که نتایج مهم کمتری از سایرین ارائه می‌دهند حذف می‌شوند.

الگوریتم برت بهتر است یا مام؟

الگوریتم MUM نسبت به BERT پیشرفته‌تر است و می‌تواند علاوه بر درک عمیق‌تر متن، انواع داده‌ها از جمله تصویر و ویدئو را نیز تحلیل کند. در حالی که BERT تنها برای پردازش متن طراحی شده و از یک زبان در یک زمان پشتیبانی می‌کند، MUM چندزبانه بوده و قابلیت تفسیر محتوای چند وجهی را دارد. این ویژگی‌ها MUM را به گزینه‌ای قوی‌تر برای جستجوهای پیچیده و چندمرحله‌ای کاربران تبدیل کرده است. اما بدان معنا نیست که الگوریتم برت هیچ کاربردی ندارد؛ زیرا هر الگوریتم در جایگاه خود بهترین عملکرد را ارائه می‌دهد و همین دلیل گوگل را به بهترین موتور جستجو تبدیل می‌کند.

ویژگی های کلیدی الگوریتم MUM

الگوریتم مام ویژگی‌های دارد که آن را از سایر الگوریتم‌ها مانند برت (BERT) و غیره، جدا می‌کند. این ویژگی‌ها عبارتند از:

• چند‌وظیفه‌ای بودن: الگوریتم MUM به دلیل توانایی چندوظیفه‌ای خود می‌تواند همزمان چندین کار مختلف را انجام دهد. این به آن معناست که نه تنها می‌تواند یک پرسش را درک کند، بلکه می‌تواند پاسخ‌های متنوعی از منابع مختلف را ترکیب کند تا اطلاعات جامع و کاملی ارائه دهد.
• چند‌زبانی: یکی از قابلیت‌های برجسته MUM این است که می‌تواند اطلاعات را به‌صورت چند‌زبانی تجزیه و تحلیل کند. برای مثال، ممکن است محتوای موجود به زبان‌های مختلف نوشته شده باشد، اما MUM قادر است آن‌ها را تحلیل کند و نتایج بهینه‌ای را به زبان کاربر ارائه دهد.
• چند‌منظوره بودن (Multimodal): MUM می‌تواند انواع مختلف داده‌ها از جمله متون، تصاویر، ویدئوها و صداها را تحلیل کند. این قابلیت به گوگل امکان می‌دهد تا نتایج جستجوی بیشتری را در اختیار کاربران قرار دهد، زیرا الگوریتم تنها به محتوای متنی محدود نمی‌شود.
• پاسخ به سوالات پیچیده: الگوریتم MUM توانایی پاسخ‌دهی به سوالات پیچیده و چند‌بُعدی را دارد. به عنوان مثال، اگر شما بپرسید “چگونه می‌توانم برای صعود به کوه اورست آماده شوم؟”، MUM می‌تواند به منابع مختلفی مراجعه کرده و نکات مختلفی از جمله تجهیزات مورد نیاز، تمرینات بدنی، و شرایط آب‌و‌هوایی منطقه را به شما ارائه دهد.

الگوریتم MUM و تاثیر آن بر سئو

سئو (SEO) یا بهینه‌سازی برای موتورهای جستجو همواره تحت تأثیر تغییرات و به‌روزرسانی‌های الگوریتم‌های گوگل قرار می‌گیرد. معرفی الگوریتم MUM نیز به طور قابل توجهی بر سئو تاثیرگذار خواهد بود. اما این تأثیر به چه صورت است؟

محتوای جامع و عمیق

با توجه به اینکه MUM می‌تواند سوالات پیچیده را پاسخ دهد و از منابع مختلف استفاده کند، تولید محتواهای جامع و تخصصی اهمیت بیشتری پیدا می‌کند. وب‌سایت‌هایی که مقالات و محتوای خود را به‌طور جامع و چند‌بعدی ارائه دهند، شانس بیشتری برای رتبه‌بندی بهتر در نتایج جستجو خواهند داشت.

محتوای چندرسانه ای

از آنجایی که MUM توانایی تحلیل محتوای چندرسانه‌ای مانند تصاویر و ویدئوها را دارد، استفاده از این نوع محتوا در صفحات وب اهمیت بیشتری پیدا کرده است. صفحات وبی که از ترکیبی از متن، تصویر و ویدئو استفاده می‌کنند، می‌توانند بهینه‌تر باشند و در نتایج جستجو رتبه بالاتری کسب کنند.

محلی سازی محتوا

با توجه به توانایی MUM در تجزیه و تحلیل چند‌زبانه، بهینه‌سازی محتوای وب‌سایت‌ها برای زبان‌ها و مناطق مختلف اهمیت بیشتری خواهد داشت. تولید محتوا به زبان‌های مختلف و توجه به نیازهای محلی کاربران می‌تواند به بهبود سئو کمک کند.

تجربه کاربری بهتر

MUM نه تنها محتوای متنی بلکه انواع دیگر داده‌ها را نیز تحلیل می‌کند. بنابراین، وب‌سایت‌هایی که تجربه کاربری بهتری ارائه دهند، از نظر سئو موفق‌تر خواهند بود. سرعت بارگذاری صفحات، طراحی مناسب برای دستگاه‌های موبایل، و دسترسی آسان به اطلاعات از جمله عواملی هستند که در کنار محتوای کیفی به رتبه‌بندی وب‌سایت‌ها کمک می‌کنند.

تغییرات در الگوریتم گوگل با MUM

الگوریتم MUM نسبت به الگوریتم‌های قبلی گوگل از بسیاری جهات پیشرفته‌تر است و به‌روزرسانی‌هایی که با معرفی این الگوریتم به وجود آمده، می‌تواند تغییرات قابل توجهی را در نتایج جستجو ایجاد کند. این تغییرات شامل بهبود دقت و جامعیت پاسخ‌ها، تحلیل چندرسانه‌ای، و تجزیه و تحلیل چندزبانی است که در نهایت تجربه جستجوی کاربران را ارتقا می‌دهد.

سخن آخر

در این محتوا سعی شد تا به سوال الگوریتم مام چیست به طور جامع پاسخ داده شود. الگوریتم MUM (Multitask Unified Model) گامی بزرگ در تحول جستجوهای اینترنتی است. با توجه به توانایی‌های چند‌وظیفه‌ای، چندزبانی و تحلیل داده‌های چندمنظوره، این الگوریتم به کاربران کمک می‌کند تا به پاسخ‌های دقیق‌تر و جامع‌تری دست یابند. از سوی دیگر، تاثیر MUM بر سئو نیز نشان می‌دهد که تولید محتوای جامع، استفاده از محتوای چندرسانه‌ای و بهبود تجربه کاربری اهمیت بیشتری خواهد داشت. در آینده‌ای نزدیک، شاهد تغییرات بیشتری در نحوه تعامل کاربران با جستجوهای اینترنتی خواهیم بود، و MUM نقشی کلیدی در این تحول ایفا خواهد کرد.

سوالات متداول

1. الگوریتم MUM چیست؟
   MUM یک مدل پیشرفته هوش مصنوعی است که توانایی انجام چندین وظیفه به‌طور هم‌زمان را دارد و با درک زبان طبیعی و پردازش اطلاعات از منابع مختلف، پاسخ‌های دقیق‌تر و عمیق‌تری به کاربران ارائه می‌دهد.
2. الگوریتم MUM چه تفاوتی با الگوریتم‌های قبلی دارد؟
   لگوریتم MUM قابلیت درک ۷۵ زبان مختلف را دارد و می‌تواند اطلاعات را به‌صورت چندرسانه‌ای (متن، تصویر، ویدیو) تجزیه و تحلیل کند، در حالی که الگوریتم‌های قبلی گوگل بیشتر بر متن متمرکز بودند.
3. آیا MUM تنها به متن محدود است؟
   خیر، MUM علاوه بر متن، می‌تواند تصاویر و حتی ویدیوها را نیز تجزیه و تحلیل کند تا نتایج دقیق‌تری ارائه دهد.