الگوریتم BlockRank گوگل دسترسی به جستجوی معنایی پیشرفته را برای همه فراهم می‌کند

پربازدیدترین این هفته:

دیگران در حال خواندن این صفحات هستند:

اشتراک گذاری این مطلب:

فهرست مطالب:

خلاصه خبر

محققان گوگل دیپ‌مایند در سال ۲۰۲۴ الگوریتم جدیدی به نام BlockRank برای رتبه‌بندی نتایج جستجو معرفی کرده‌اند. این الگوریتم مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ است و از تکنیک In-Context Ranking (ICR) استفاده می‌کند که به مدل امکان می‌دهد اسناد را بر اساس درک معنایی و ارتباط با پرسش کاربر رتبه‌بندی کند.

BlockRank با شناسایی دو الگوی توجه در مدل‌های زبانی – پراکندگی بلوکی بین اسناد و ارتباط بلوکی پرسش-سند – مشکل مصرف محاسباتی بالا در رتبه‌بندی تعداد زیاد اسناد را حل کرده است. این الگوریتم در تست‌های استاندارد BEIR، MS MARCO و Natural Questions عملکردی برابر یا بهتر از مدل‌های موجود نشان داده و امکان دسترسی سازمان‌ها و افراد به سیستم‌های پیشرفته رتبه‌بندی معنایی را فراهم می‌کند.

تحلیل پیمان امیدی، متخصص سئو و دیجیتال مارکتینگ

تصویر زمینه

پیمان امیدی

پیمان امیدی ℹ️

متخصص سئو و دیجیتال مارکتینگ

مدیر سئو در بزرگ ترین و پرترافک ترین وب سایت های ایرانی از جمله :
hashtino.ir و aylinweb.com و modirtolls.com و و modirmentor.com و emmiz.ir و adinoshop.ir و ithome.ir و …صدها سایت دیگر
مشاور سئو بزرگ ترین برندها ایرانی.

نقاط قوت: BlockRank با حفظ دقت رتبه‌بندی، مصرف منابع محاسباتی را به‌طور چشمگیری کاهش می‌دهد. این الگوریتم با حذف مقایسه‌های غیرضروری بین اسناد و تمرکز بر ارتباط مستقیم هر سند با پرسش کاربر، سرعت پردازش را افزایش می‌دهد. عملکرد موفق در سه بنچ‌مارک معتبر نشان از قابلیت اطمینان این فناوری دارد.

نقاط ضعف: این تحقیق تنها بر روی مدل Mistral-7B آزمایش شده و عملکرد آن روی مدل‌های دیگر نامشخص است. همچنین هیچ اشاره‌ای به استفاده عملیاتی از این الگوریتم در محیط‌های واقعی نشده و فعلاً در مرحله تحقیقاتی باقی مانده است.

فرصت‌ها: BlockRank می‌تواند دسترسی به سیستم‌های پیشرفته رتبه‌بندی را برای سازمان‌های کوچک و متوسط دموکراتیزه کند. کاهش مصرف انرژی و امکان اجرا روی سخت‌افزارهای محدود از دیگر مزایای بالقوه این فناوری است. این نوآوری می‌تواند تحول بزرگی در حوزه جستجوی معنایی ایجاد کند.

تهدیدها: وابستگی عملکرد به معماری خاص مدل‌های زبانی ممکن است انعطاف‌پذیری الگوریتم را محدود کند. همچنین رقابت با سایر روش‌های بهینه‌سازی و نیاز به تأیید عملکرد در مقیاس بزرگ از چالش‌های پیش رو است.


کاربردها برای مخاطبان مختلف

برای متخصصان سئو و دیجیتال مارکترها: درک این فناوری می‌تواند به بهینه‌سازی محتوا برای جستجوی معنایی کمک کند. تمرکز بر ایجاد محتوای با کیفیت که به‌خوبی به سؤالات کاربران پاسخ می‌دهد، بیش از پیش اهمیت پیدا می‌کند.

برای توسعه‌دهندگان و استارتاپ‌ها: BlockRank امکان ایجاد موتورهای جستجوی شخصی‌شده با هزینه کمتر را فراهم می‌کند. این فناوری می‌تواند در سیستم‌های توصیه‌گر و تحلیل محتوا به کار رود.

برای سازمان‌های آموزشی و پژوهشی: دسترسی به ابزارهای جستجوی پیشرفته با هزینه کمتر، تحقیقات و دسترسی به اطلاعات را تسهیل می‌کند.

برای کسب‌وکارهای کوچک: امکان استفاده از قابلیت‌های جستجوی پیشرفته که قبلاً فقط در دسترس شرکت‌های بزرگ بود، فراهم می‌شود.

اینجا می تونی سوالاتت رو بپرسی یا نظرت رو با ما در میون بگذاری:

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *