微软部署具有 1350 亿个参数的神经网络以改善必应结果

微软研究院部署了 GPT-3 一样大的神经网络，以改善 Bing 的结果。GPT-3 有 1750 亿个参数，MEB（Make Every Feature Binary）有 1350 亿个参数，旨在分析 Bing 搜索查询并将它们与网络上最相关的结果联系起来。

MEB 通过防止过度概括来改进结果，并通过考虑每个可能的结果提供更细微的结果。它可以 100% 覆盖所有 Bing 搜索，并且能够在可靠地记住事实的同时从大量数据中持续学习。

MEB 将 Bing 点击率提高了 2%，并使用户重写查询的次数减少了 1%，因为他们没有收到任何相关结果。需要点击“下一页”按钮的用户减少了 1.5%，这意味着他们没有在第一页找到他们想要的东西。

在此处阅读 Microsoft Research 的文章以了解所有详细信息。