Multitask Unified Model (MUM)とは？Googleの新しいアルゴリズムを紹介

MUMとは

今年の5月にGoogleから新しいアルゴリズムの発表が行われました。名称は「Multitask Unified Model（MUM）」です。

MUMとは、Multitask Unified Modelの略で、「ユーザーからの複雑な疑問に対してまるで専門家のように回答することを目指す」、Googleの新しいアルゴリズムです。

誤解を恐れず簡単に言うと、「一言で解決できない問題」に答えることを可能にするアルゴリズムです。

ちなみにですが、MUMはまだ実装には至っていません。

Googleは「記事作成時点でMUMは実験段階で、今後数カ月から数年以内に実用化する予定」と明かし「MUMは、人々が自然に行うさまざまなコミュニケーションや情報の解釈を、Googleの検索エンジンが理解できるようになるという、未来に向けた重要なマイルストーンです」と述べました。

今回はそんなMUMについてご紹介します。

BERTとの違いとは？

MUMは、同社の自然言語処理モデル「BERT」同様に言語理解タスクに秀でたAIによる機械学習モデルの構造上に構築されていますが、BERTの1000倍強力とされています。

更に、日本語を含む75の言語とより難しい多数のタスクを一瞬にして処理し、今までより複雑な情報や知識を包括的に理解します。

具体例をご紹介！

MUMについて、Googleは1つの例として以下のシチュエーションを用意しました。

”あなたは以前、アダムス山へ登頂した。現在、来秋に富士山に登りたいと思っており、（アダムス山登頂時と比較して）どんな準備が必要か知りたい。

従来のアルゴリズムでは、このシチュエーションに対する回答を用意するには、様々なキーワードを組み合わせて何度も検索することが必要でした。

しかし、MUMはこのシチュエーションを理解したうえで、「アダムス山と富士山の比較」「登山の準備には、事前のトレーニングや装備の購入が必要であること」などを把握し、「アダムズ山と富士山はほぼ同じ標高であること」「富士山は秋に雨が降りやすいため、防水ジャケットの雨具が必要」といった情報を開示します。”

このように、MUMは、質問の内容を細分化して理解し、情報を組み合わせてユーザーの悩みに回答することができます。

MUMは画像も理解する

MUMは画像も理解することがわかっています。

例えば、購入を検討している登山靴の写真を撮り、「この靴で富士山と登ることができるか？」と検索エンジンに尋ねたとします。

すると、MUMはこの質問を理解し、「問題なく登ることができます」と回答したり、他に推奨することができる登山靴のリストアップしているメディアを表示したりすることができます。

まとめ

今回は、Googleの新しいアルゴリズム、Multitask Unified Model (MUM)をご紹介してきました。

MUMはまだ開発段階ですが、今後数ヶ月後、数年後に実装される可能性は非常に高いでしょう。

従来であれば、ユーザーは勿論、「検索エンジンが理解できるコンテンツ」を意識して作成する必要がありました。

しかし、MUMによってGoogleのコンテンツに対する理解力、処理力が上がるのであれば、私達は真にユーザーのみに意識をしてコンテンツを作成することができます。

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