MUM은 Multitask Unified Model의 약자입니다. 이 시스템은 언어를 이해하고 생성할 수 있는 AI 시스템이라고 합니다. 이 시스템은 구글 가이드에 검색에 표시되는 추천 스니펫 콜아웃 개선하는 용도로 사용되고 있다고 합니다.
지금까지 중요한 용도로 알고 있었던 시스템이였습니다. 하지만 재판과정에서 Nayak이 설명한 내용을 보면 아주 큰 용도로 사용되는 것 같지는 않습니다.
MUM 알고리즘관련 Nayak 설명
그렇게 하기에는 MUM은 너무 크고 너무 느립니다. 그래서 우리가 하는 일은 훨씬 간단한 모델인 분류기와 같은 특수 교육을 사용하여 다른 작은 모델을 교육하는 것입니다. 그리고 우리는 사용 사례를 제공하기 위해 프로덕션 환경에서 이러한 간단한 모델을 실행합니다.
출처 : https://searchengineland.com/how-google-search-ranking-works-pandu-nayak-435395
이 부분은 어떠한 용도로 사용이 되는지 한번 고민을 해봐야할듯 합니다. 이 시스템은 약 75개 언어를 이해하고 다양한 형식의 정보를 해석하고 처리할 수 있는 시스템이지만 너무 무겁고, 느리기에 선택적으로 사용한다는 의미로 보입니다.
하지만 이미 개발된 시스템이므로 서버 자원이 늘어나게되면 어떻게 사용될지 모르기에 내용은 알고 있어야 할듯 합니다.
구글 검색 순위 작동 관련하여 핵심적인 알고리즘 작동방식은 아래와 같으니 살펴보시길 바랍니다.
