Google MUM 模型

Google MUM 模型

2021 年 5 月，Google 搜索副总裁 Pandu Nayak 在官方博客发了一篇帖子，专门发布

MUM 模型。

MUM 是 Multitask Unified Model 的缩写，中文意思是“多任务统一模型”。

MUM 可以用来回答复杂的问题。假设你刚爬完亚当斯山，想着明年秋天去爬富士山，这时候你想查一下需要做哪些不一样的准备。目前的搜索引擎可以回答这种问题，但需要进行多次查询，比如两座山的海拔高度，两地秋天的平均温度，登山路径的难度，需要的登山设备等。

如果是问一个人类登山专家的话，你只需要问“我需要做些什么不一样的准备？”他就会把需要考虑的这些问题都一起回答了。搜索引擎现在还做不到这一点，而 MUM的目的就是帮助 Google 接近这个目标。

据 Google 介绍，MUM 比BERT 强大 100 倍，不仅可以理解文字，也可以生成文字。这不就是生成式 AI 的雏形？

MUM 能更好地理解信息和关于这个世界的深度知识，这听起来和百度文心大模型也是一个思路。回到上面登山的例子，MUM 将能理解用户是要比较两座山，因此海拔及登山路径可能就是相关信息。既然要登山，要准备的就可能包括体能训练和登山设备。 MUM 还可能知道富士山秋天是雨季，那么可能就要准备防水衣服。这些是需要知识积累的，而不仅仅是理解文字意义。

MUM 是跨语言的，可以应用在 75 种训练过的语言上。有些语言的训练数据很少， MUM 模型用一种语言被训练完成某项任务后，可以把这项技能用在其他语言上。这和人类学习一样，看英文书学习到的知识和技能，完全可以用在其他语言中（只要你会那种语言）。

MUM 不仅理解文字，也可以理解图片、视频、音频。比如，用户可以拍一张自己登山鞋的照片，问 Google“能穿着这双鞋登富士山吗？”

上面是 Google 描绘的 MUM 美好使用场景。但就我看到的信息，截至 2024 年 3 月， MUM 还没有像 RankBrain、BERT 等 AI 模型那样大规模地被应用在算法中，也不存在 MUM 算法更新。MUM 现在只被用在一些特定问题的解决上，如我看到的如下几个。

2021 年 6 月，Google 发帖介绍 MUM 的第一个实际使用例子：改进新冠疫苗搜索结果。用户搜索疫苗时会使用各种各样的名称、公司、品牌、型号，以及各种合理、不合理的组合，Google 需要准确判断查询词，才能返回可靠的最新疫苗信息。在 MUM 的帮助下，Google 能准确鉴别出 50 种语言里超过 800 多种疫苗称呼。

2022 年 5 月，Google 在一篇帖子里提到，MUM 已经用于自动侦测个人心理危机问题。被性骚扰、被霸凌，甚至有自杀倾向的用户，查询的方式五花八门，很多时候并不能轻易看出他们其实需要帮助。MUM 可以更好地理解用户问题背后的意图，检测用户

是否需要帮助，在必要时显示可靠、有效的帮助信息。

2024 年 1 月，在一份说明 SGE 的 PDF 文件中，Google 提到 MUM 被用于寻找视频中的相关主题，哪怕这个主题没有被明确提及。

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