Post by account_disabled on Dec 30, 2023 4:44:57 GMT 1
简而言之： 自动化和增强仍然紧密地交织在一起，并且试验新的优化技术（例如上下文学习、基于指令的提示和基础模型的其他新兴行为）的能力仍然锚定于可扩展的数据结构和品牌权威。 我们构建知识图谱来构建数据，使品牌与生成技术的互动更加灵活、更加轻松。 负责任地与人工智能系统合作不是一种选择：而是一种势在必行。 使用AI系统图像 使用 AI 系统 - 图 2EMNLP 2022 上的加里·马库斯 (Gary Marcus) 提醒我们法学硕士如何容易获得事实上不正确的信息（又名“流利的废话”）——如果我们做人工智能，我们需要考虑道德问题 与往年一样，我要感谢与我共事的出色同事，以及我们伟大的客户和投资者。这些年度 SEO 趋势不仅是我的预测，也是 WordLift 将关注的趋势，以确保我们客户的成功和我们平台的持续发展。
2023 年 SEO 的主要趋势是什么？ 以下是 2023 年您需要关注的 5 大趋势： 生成内容 EEAT 和结构化 手机号码数据 数据多式联运电子商务 意图为王 经济衰退模式：游戏开始 1. 生成内容 生成技术在 2022 年取得了重大进展，深度学习和自然语言处理的进步导致了复杂的人工智能系统的开发，我们已经能够将其用于广泛的 SEO 任务。 许多深度学习领域当前最先进的技术通常依赖于三个关键组成部分： 大型、可扩展的架构 （例如基于 Transformer 的架构） 基于头的迁移学习 ，其中通用头层采用预先训练的表示来预测输出类 提示 设计特定于任务的模式字符串的位置，以诱导模型生成与给定类相对应的文本输出。 这些模型可应用于各种数据类型，包括图像、视频和音频。
在人工智能驱动的 SEO 领域，我们使用的一些最成功的模型包括 BERT、RoBERTa、BART、DistillBERT、T5 和 GPT-3，这些模型使用掩码语言建模技术对数十亿个英语文本标记进行了训练。 我预计 通过加强提示，外部知识融入学习的方式将得到大力加速 。我们已经测试了多种方法来扩展知识库（即分类法）提示中的单词。Liu等人在研究前沿取得了重大进展 。 使用 LM 在几次设置中生成相关知识语句。值得注意的是通过使用实体描述和实体类型增强训练数据来合并附加知识数据的工作（参见 Arora 等人），或者如何通过在提示中提供更好的解释来提高上下文学习性能，如 Xi Ye 等人提出的等人。。通俗地说，使用精选的外部数据将帮助法学硕士在不牺牲性能的情况下变得更聪明。
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