بینش هوش مصنوعی مولد از جستجوی Google Central Live In Tokyo


تیم جستجوی گوگل، اولین رویداد حضوری ژاپن از سال 2019، Google Search Central Live را برگزار کرد کنفرانس وب مستر.

صاحبان وب‌سایت‌ها، بازاریابان دیجیتال، توسعه‌دهندگان وب و متخصصان سئو در این رویداد از 15 تا 16 ژوئن شرکت کردند، که به عنوان بستری برای بحث در مورد بهترین شیوه‌های بهینه‌سازی وب‌سایت و سئو و همچنین فرصتی برای یادگیری از کارشناسان صنعت و تیم جستجوی Google بود.

شرکت‌کنندگان این فرصت را داشتند که با پزشکان آنلاین از مناطق مختلف تعامل داشته باشند، درباره آخرین پیشرفت‌ها در جستجوی Google اطلاعاتی کسب کنند و در مورد بهبود عملکرد جستجوی وب‌سایت خود بحث کنند.

در حالی که این رویداد برای اهداف پوشش خبری در معرض دید مطبوعات قرار نداشت، دارای صف بندی متنوعی از سخنرانان از جمله کارمندان گوگل و کارشناسان بود. سخنرانان دانش و تخصص خود را در مورد عملکرد وب سایت و بهینه سازی نتایج جستجوی گوگل به اشتراک گذاشتند.

موارد زیر اطلاعاتی از این رویداد است که تحت هشتگ #SearchCentralLive در توییتر به اشتراک گذاشته شده است.

جستجوی گوگل و هوش مصنوعی مولد

همانطور که انتظار می رفت، بسیاری از توییت های #SearchCentralLive حول محور هوش مصنوعی می چرخید.

چندین توییت از این رویداد شامل نظرات گری ایلیس، تحلیلگر گوگل در مورد هوش مصنوعی مولد بود.

اسلاید جالبی که از این رویداد در توییتر به اشتراک گذاشته شد، شامل یک یادآوری مهم برای نوشتن برای انسان ها بود، نه ربات ها.

Google SearchLiasion تقریباً 12 ساعت بعد در پاسخ به اخیراً همان یادآوری را به اشتراک گذاشت مقاله که ظاهرا صاحبان فروشگاه های تجارت الکترونیک را تشویق می کند تا برای روبات ها محتوا تولید کنند.

سؤالات متداول Google درباره هوش مصنوعی Generative

یک شرکت کننده به اشتراک گذاشته شده است یک پیوند به a سند از گوگل در پاسخ به سوالات متداول در مورد هوش مصنوعی مولد.

گوگل در آن موارد زیر را در مورد هوش مصنوعی مولد و مدل های زبان بزرگ توضیح داد.

  • هوش مصنوعی مولد به مدل‌های یادگیری ماشینی اشاره دارد که می‌توانند از آنچه از داده‌ها آموخته‌اند برای ایجاد محتوای جدید مانند متن، تصاویر، موسیقی و کد استفاده کنند. آنها از طریق الگوهای موجود در داده ها یاد می گیرند.
  • مدل‌های زبان بزرگ (LLM) مدل‌های هوش مصنوعی مولد هستند که می‌توانند کلمات بعدی متن را بر اساس الگوهایی که یاد گرفته‌اند پیش‌بینی کنند.
  • LLM ها پایگاه داده یا سیستم های بازیابی اطلاعات نیستند. آنها پاسخ هایی را بر اساس الگوهای آموخته شده خود تولید می کنند، بنابراین پاسخ های آنها می تواند حاوی خطاهای واقعی باشد.
  • ایمنی و خطرات LLM باید از طریق اقداماتی مانند فیلتر کردن داده‌های آموزشی، تنظیم دقیق مدل‌ها و پاسخ‌های واقعیت‌سنجی مدیریت شود.
  • LLM ها برای یادگیری الگوها بر روی مقادیر زیادی داده آموزش می بینند – هر چه داده ها متنوع تر باشند، عملکرد مدل بهتر است.
  • LLM ها ذاتاً اطلاعاتی را که تولید می کنند درک نمی کنند. پاسخ‌های آن‌ها که به نظر می‌رسد احساسات یا نظرات را نشان می‌دهد، از الگوهایی ناشی می‌شود که از داده‌های خلق‌شده توسط انسان آموخته‌اند.
  • LLM ها زمانی که پاسخ های نادرست و به ظاهر منسجم را به دلیل اطلاعات ناکافی مرتبط ایجاد می کنند، “توهم” می کنند. توهمات را می توان کاهش داد اما نمی توان به طور کامل از آن جلوگیری کرد.
  • کاهش تعصب در مدل‌های هوش مصنوعی مولد شامل بهبود آنها با داده‌های متعادلی است که دیدگاه‌ها و دیدگاه‌های متنوع را نشان می‌دهند.

گزارش کاربر کیفیت جستجوی به روز شده

گوگل به تازگی فرمی را به روز کرده است که به کاربران جستجوی گوگل اجازه می دهد گزارش اسپم برای اطمینان از اینکه نتایج جستجو با الزامات جستجوی Google مطابقت دارند.

شرکت‌کنندگان فرم بازخورد جدیدی را به اشتراک گذاشتند که شامل گزینه‌هایی برای محتوای هرزنامه، رفتار هرزنامه، فریب، کیفیت پایین، لینک‌های پولی یا سایر تاکتیک‌های سوءاستفاده از جستجو است. همچنین دارای ویژگی ارسال انبوه برای ارسال حداکثر پنج صفحه در یک گزارش است.

داشبورد وضعیت جستجو

پیوند مفید دیگری که توسط چندین شرکت کننده به اشتراک گذاشته شده است برای داشبورد وضعیت جستجوی Google. این داشبورد وضعیت فعلی خزیدن، نمایه‌سازی، رتبه‌بندی و ارائه مشکلاتی را که ممکن است بر صاحبان وب‌سایت تأثیر بگذارد را نشان می‌دهد.

بینش هوش مصنوعی مولد از جستجوی Google Central Live In Tokyoاسکرین شات از گوگل، ژوئن ۲۰۲۳

صحبت های رعد و برق سریع

علاوه بر صحبت‌ها و ارائه‌های آموزنده، این رویداد ویژگی‌های منحصربه‌فردی مانند جلسات گفتگوهای لایتنینگ را ارائه می‌کرد.

این جلسات از قالب های کنفرانس سنتی منحرف شده و شامل ارائه های کوتاه و سریع بود. هر یک از سخنرانان دارای محدودیت زمانی 7 دقیقه و تعداد محدودی اسلاید برای انتقال ایده های خود، ترویج گفتگوها و همکاری های بین رشته ای بود.

یک جلسه گفتگوی رعد و برق استفاده از چت هوش مصنوعی در محل کار، که نشان می دهد بسیاری از کارگران نمی دانند که چگونه از چت ربات های هوش مصنوعی برای کارهای درست استفاده کنند. سخنران توصیه می کند که چت هوش مصنوعی برای ایده پردازی، نوشتن، کدنویسی، ترجمه و خلاصه سازی بهترین است.

به عنوان یک مثال کاربردی عالی، من از Google Translate استفاده کردم (که از هوش مصنوعی استفاده می کند) برای ترجمه بسیاری از توییت ها، اسلایدها و اسناد مربوط به رویداد.

می‌توانید گفتگوهای لایتنینگ بیشتری را در YouTube مشاهده کنید، از جمله موارد اخیر در کنسول جستجو برای سایت‌های خبری.

بینش ارزشمند برای صاحبان وب سایت

به طور کلی، رویداد Google Search Central Live یک پلت فرم ارزشمند برای صاحبان وب سایت، توسعه دهندگان وب و متخصصان سئو فراهم کرد تا دانش خود را از جستجوی Google افزایش دهند و عملکرد وب سایت خود را بهبود بخشند.

این رویدادها با طیف متنوعی از سخنرانان، محتوای مناسب و فرصت‌های شبکه، می‌توانند تجربه‌ای سازنده و جذاب برای شرکت‌کنندگان باشند.


تصویر ویژه: Daboost/Shutterstock




منبع: https://www.searchenginejournal.com/google-search-central-live-tokyo/489570/