Ricercatori di Microsoft introducono il framework Large Search Model per rivoluzionare i motori di ricerca online con l’intelligenza artificiale linguistica.

I ricercatori di Microsoft introducono il framework Large Search Model per una rivoluzione nell'intelligenza artificiale linguistica dei motori di ricerca online.

Nell’era contemporanea contraddistinta dalla diffusione delle informazioni su internet, i motori di ricerca sono diventati strumenti indispensabili per individuare e raccogliere conoscenze. Queste piattaforme digitali fungono da strumenti di navigazione nell’ampio mare delle informazioni, consentendo alle persone di accedere in modo efficiente e preciso a dettagli specifici. Gli utenti possono avviare ricerche su argomenti diversi, dall’attività di ricerca accademica alle domande pratiche quotidiane. I motori di ricerca non solo facilitano la scoperta di informazioni, ma svolgono anche un ruolo cruciale nell’organizzare e prioritizzare i dati in base alla rilevanza.

I moderni motori di ricerca si basano su una complessa infrastruttura per sfruttare appieno le preziose informazioni trovate nelle Pagine dei Risultati dei Motori di Ricerca (SERP), che includono contenuti multimediali, pannelli di conoscenza, query correlate, risposte dirette e frammenti in evidenza. Questa infrastruttura comprende diverse parti, come la comprensione delle ricerche degli utenti, l’ottenimento dei dati, la classificazione dei risultati in varie fasi e la risposta alle domande.

In precedenza, questi componenti venivano sviluppati e perfezionati in modo indipendente, spesso migliorando modelli linguistici preaddestrati come BERT o T5 utilizzando dataset specifici per il compito. È necessario un sistema più flessibile, in grado di prendere una vasta gamma di decisioni e con interfacce adattabili. L’importanza di questo tipo di sistema sta crescendo nel tempo.

Di conseguenza, i ricercatori di Microsoft hanno pubblicato un articolo intitolato “Large Search Model: Redefining Search Stack in the Era of LLMs”, che presenta un nuovo framework. Attraverso la combinazione di più componenti, questo framework, chiamato anche large search model, immagina una trasformazione nella convenzionale struttura di ricerca.

Facendo diventare il processo di ricerca complicato più semplice e veloce, questo metodo migliora i risultati della ricerca. Utilizza un unico modo di modellare, personalizzando il large search model per diverse ricerche fornendo prompt. Le parti comuni della ricerca, come la ricerca e l’organizzazione delle informazioni per creare la Pagina dei Risultati dei Motori di Ricerca (SERP), sono ancora presenti. Il team di ricerca chiama questo grande search model un Large Language Model (LLM) personalizzato. Può gestire diversi tipi di attività informative e si può indicare cosa fare utilizzando prompt in linguaggio naturale.

Inoltre, il grande search model può essere adattato per adattarsi a situazioni di ricerca particolari, conferendogli flessibilità. Questa personalizzazione avviene tramite l’aggiustamento del modello con dati specifici per una determinata area, spesso disponibili nei motori di ricerca commerciali. È importante sottolineare che questa capacità consente al modello di utilizzare le sue conoscenze per nuovi compiti, anche se non è ancora stato addestrato direttamente. Questo processo è noto come apprendimento a zero-shot.

Il team di ricerca ha fornito esempi reali per supportare l’efficacia del loro modello suggerito. Il loro modello ha superato diversi robusti recuperatori densi e il convenzionale recupero sparso BM25. Il grande search model, dopo essere stato addestrato, si è comportato meglio del modello previsto e ha superato le prestazioni di riferimento, dimostrando la sua competenza.

Il grande search model rappresenta una notevole svolta nei motori di ricerca. Sfruttando l’adattabilità e le robuste capacità dei Large Language Models, ha il potenziale per elevare la qualità dei risultati di ricerca e semplificare il complesso processo di ricerca.