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Le nouvel algorithme SMITH de Google comprend mieux le contenu long que BERT
Google a récemment publié un article de recherche sur un nouvel algorithme appelé SMITH qui, selon lui, surpasse BERT pour la compréhension de longues requêtes et de longs documents. En particulier, ce nouveau modèle est meilleur, c'est qu'il est capable de comprendre les passages dans les documents de la même manière que BERT comprend les mots et les phrases, ce qui permet à l' algorithme de comprendre des documents plus longs.
Le 3 novembre 2020, j'ai lu à propos d'un algorithme de Google appelé Smith qui prétend surpasser BERT. J'en ai brièvement discuté le 25 novembre dans l'épisode 395 du podcast SEO 101 fin novembre.
J'ai attendu d'avoir un peu de temps pour en rédiger un résumé parce que SMITH semble être un algorithme important et méritait une rédaction réfléchie, ce que j'ai humblement tenté.
Alors voilà, j'espère que vous l'apprécierez et si vous le faites, partagez cet article.
Google utilise-t-il l'algorithme SMITH?
Google ne dit généralement pas quels algorithmes spécifiques il utilise. Bien que les chercheurs disent que cet algorithme surpasse BERT, jusqu'à ce que Google déclare formellement que l'algorithme SMITH est utilisé pour comprendre des passages dans des pages Web, il est purement spéculatif de dire s'il est utilisé ou non.
Qu'est-ce que l'algorithme SMITH?
SMITH est un nouveau modèle pour essayer de comprendre des documents entiers. Les modèles tels que BERT sont formés pour comprendre les mots dans le contexte des phrases.
Dans une description très simplifiée, le modèle SMITH est formé pour comprendre des passages dans le contexte du document entier.
Alors que des algorithmes tels que BERT sont entraînés sur des ensembles de données pour prédire que les mots cachés au hasard proviennent du contexte dans les phrases, l'algorithme SMITH est formé pour prédire quel est le prochain bloc de phrases.
Ce type de formation aide l'algorithme à mieux comprendre les documents plus volumineux que l'algorithme BERT, selon les chercheurs.
Résultats des tests SMITH
Les chercheurs ont noté que SMITH fait mieux avec des documents texte plus longs.
«Le modèle SMITH, qui bénéficie de longueurs de texte d'entrée plus longues par rapport aux autres modèles d'auto-attention standard, est un meilleur choix pour l'apprentissage et la mise en correspondance de longues représentations de documents.»
En fin de compte, les chercheurs ont conclu que l'algorithme SMITH fait mieux que BERT pour les longs documents.
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