Google推出语言模型新工具MUM，可在几秒钟内辨识出800种以上、超过50种语言用来称呼疫苗的词语，帮助使用者在Google搜寻中找到COVID-19（2019新冠状病毒）疫苗的可靠资讯。
Google搜寻研究员暨副总裁纳雅克（Pandu Nayak）30日在官方部落格发文说，根据Google的分析，AstraZeneca、CoronaVac、Moderna、Pfizer、Sputnik 等广泛使用的疫苗，在全世界共有超过800种名称。使用者搜寻疫苗资讯时，可能会使用Coronavaccin Pfizer、mRNA-1273、CoVaccine等各式各样的关键字。
纳雅克强调，Google是否能正确识别所有疫苗名称，对于使用者能否获得可靠的最新疫苗资讯至关重要。然而，想辨识出全球使用者对于疫苗的不同称呼，就得付出大量的时间成本，以人工而言需要几百小时。
现在有了MUM（Multitask Unified Model），Google可以在短短几秒钟内辨识出800种以上、超过50种语言用来称呼疫苗的词语。纳雅克表示，在验证MUM的搜寻结果后，Google已能将这个模型应用在Google搜寻服务中，帮助使用者找到全世界有关COVID-19疫苗的资讯。
MUM之所以能在几秒内完成一项原本需要数周时间的工作，是因为具有知识转移能力。纳雅克说，MUM能够从本身接受训练的超过75种语言中学习并转移知识。以阅读一本书为例，如果一个人会多种语言，就可以在阅读后用自己会的其他语言来分享书中重点，MUM对于不同语言知识的转移也很类似这样的概念。
纳雅克指出，这种跨语言迁移学习能力，可以帮助Google快速扩展系统改善，这在一定程度上要归功于MUM的样本效率；相较于之前的模型，MUM在完成同一件工作时需要的资料量大幅减少。以疫苗名称来说，只需要一小部分官方疫苗名称作为样本，MUM就能快速识别这是疫苗在不同语言间的名称。
Google期待MUM在未来可以透过多种方式，让Google搜寻变得更实用。纳雅克说，Google早期的测试结果显示，MUM不仅可以在许多面向上改进Google现有的系统，还可以帮助打造全新的方式来探索和搜寻资讯。
