Как Google моделирует неопределенность и широту темы, используя вероятностные распределения вместо векторных точек

Термины и определения

Approximate Nearest Neighbor (ANN) (Приближенный ближайший сосед)

Алгоритм для быстрого поиска векторов в индексе, которые наиболее близки к заданному вектору запроса. Используется для эффективного поиска в больших базах данных.

Breadth of Information (Широта информации)

Степень разнообразия тем или информационных потребностей, которые охватывает запрос или документ. В патенте моделируется через дисперсию (variance) распределения.

Content Item Encoder Neural Network (Энкодер единицы контента)

Нейронная сеть, которая обрабатывает документ и генерирует параметры его вероятностного распределения. Может быть той же сетью, что и Query Encoder, или отдельной.

Dense Retrieval Models (Модели плотного поиска)

Модели информационного поиска, которые используют плотные векторные представления (embeddings), сгенерированные нейронными сетями, для ранжирования контента.

Diagonal Covariance Matrix (Диагональная ковариационная матрица)

Упрощение многомерного нормального распределения, предполагающее, что измерения независимы. Позволяет моделировать распределение с помощью вектора средних значений и вектора дисперсий.

KL Divergence (Kullback-Leibler Divergence) (Дивергенция Кульбака-Лейблера)

Мера того, насколько одно вероятностное распределение отличается от другого. Используется для измерения сходства между распределением запроса и документа.

Latent Representation Space (Латентное пространство представлений)

Многомерное пространство, в котором запросы и документы представляются в виде векторов или распределений.

Mean (Среднее значение $\mu$)

Параметр распределения, определяющий его центр в латентном пространстве.

Multivariate Probability Distribution (Многомерное вероятностное распределение)

Способ представления запроса или документа как области вероятностей в латентном пространстве, а не как одной точки.

Query Encoder Neural Network (Энкодер запроса)

Нейронная сеть (например, трансформер типа BERT), которая обрабатывает запрос и генерирует параметры его вероятностного распределения.

Softplus Activation (Активация Softplus)

Функция активации, используемая для генерации значений дисперсии. Гарантирует, что дисперсия всегда положительна и численно стабильна.

Uncertainty/Confidence (Неопределенность/Уверенность)

Степень уверенности модели в сгенерированном представлении. Высокая неопределенность соответствует высокой дисперсии.

Variance (Дисперсия $\sigma^2$)

Параметр распределения, определяющий его разброс или размер в латентном пространстве. Моделирует неопределенность и широту информации.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод информационного поиска.

1. Система получает запрос.
2. Запрос обрабатывается с помощью Query Encoder Neural Network для генерации параметров вероятностного распределения в пространстве многомерных латентных представлений.
3. Используя эти параметры, система идентифицирует подмножество релевантных единиц контента.
4. Генерируется ответ на запрос, идентифицирующий хотя бы одну единицу контента из этого подмножества.

Claim 3 (Зависимый от 2): Уточняет тип распределения и его параметры.

Распределение является многомерным нормальным распределением (multi-variate normal distribution) с диагональной ковариационной матрицей. Параметры включают среднее значение (mean) и дисперсию (variance) для каждого из k измерений.

Claim 4 (Зависимый от 3): Детализирует механизм генерации параметров энкодером.

1. Последовательность, включающая первый токен, второй токен и токены запроса, обрабатывается энкодером для генерации эмбеддингов.
2. Эмбеддинг первого токена обрабатывается первой выходной головой (first output neural network head) для генерации средних значений.
3. Эмбеддинг второго токена обрабатывается второй выходной головой для генерации дисперсий.

Claim 5 (Зависимый от 1): Описывает механизм эффективного поиска.

1. Система поддерживает Content Vector для каждой единицы контента.
2. Из параметров распределения запроса генерируется Query Vector.
3. Подмножество контента идентифицируется с использованием Content Vectors и Query Vector.

Claim 6, 7, 8 (Зависимые от 5): Уточняют процесс поиска.

Поиск выполняется с использованием техники, которая находит контент с векторами, наиболее похожими на Query Vector согласно мере сходства (similarity measure). Мерой сходства может быть скалярное произведение (dot product). Техникой поиска может быть Approximate Nearest Neighbor (ANN).

Claim 9 (Зависимый от 6): Описывает генерацию Content Vectors.

Content Vectors генерируются путем обработки контента с помощью Content Item Encoder Neural Network для получения параметров распределения контента, а затем генерации вектора из этих параметров.

Claim 12 (Зависимый от 9): Ключевое утверждение об эффективности.

Мера сходства (например, скалярное произведение) между Query Vector и Content Vector аппроксимирует отрицательную KL-дивергенцию между соответствующими вероятностными распределениями запроса и контента. Это позволяет эффективно вычислять сходство между распределениями с помощью стандартных векторных операций.

Где и как применяется

Изобретение применяется на этапах индексирования и ранжирования (в частности, на этапе отбора кандидатов L1) в системах, использующих Dense Retrieval.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков

На этом этапе система обрабатывает документы с помощью Content Item Encoder для генерации параметров распределения (средние значения и дисперсии). Затем эти параметры трансформируются в Content Vectors по специальным формулам. Эти векторы сохраняются в индексе, оптимизированном для быстрого поиска (например, ANN индекс).

RANKING – Ранжирование (L1 Retrieval)

Основное применение патента. Когда поступает запрос:

1. Query Encoder генерирует параметры распределения для запроса.
2. Эти параметры трансформируются в Query Vector.
3. Система выполняет быстрый поиск (ANN) в индексе Content Vectors, используя Query Vector. Мера сходства (например, скалярное произведение) используется для оценки релевантности.
4. Результатом является набор кандидатов (subset of content items), отсортированных по сходству, которое аппроксимирует KL divergence между распределениями.

Входные данные:

• Исходный запрос (текст или мультимодальные данные).
• Набор единиц контента (документы, изображения, веб-страницы и т.д.).

Выходные данные:

• На этапе индексирования: Индекс Content Vectors.
• На этапе ранжирования: Отсортированный список релевантных единиц контента.

На что влияет

• Специфические запросы: Система более эффективно обрабатывает неоднозначные (ambiguous) запросы. Неоднозначный запрос может быть представлен распределением с высокой дисперсией, что отражает неуверенность модели в его точном намерении.
• Типы контента: Влияет на все типы контента, которые могут быть обработаны моделями Dense Retrieval. Особенно полезно для документов с широким охватом тем (breadth of information), которые могут быть представлены распределениями с высокой дисперсией, и для очень узкоспециализированных документов (низкая дисперсия).

Когда применяется

Алгоритм применяется при каждом запросе к системе информационного поиска, которая реализует этот метод Dense Retrieval. Он заменяет стандартный подход, основанный на точечных векторных представлениях, на подход, основанный на вероятностных распределениях.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Индексирование (Офлайн)

1. Обработка контента: Каждая единица контента обрабатывается Content Item Encoder Neural Network.
2. Генерация параметров распределения: Энкодер выводит параметры многомерного нормального распределения: вектор средних значений ($\mu_d$) и вектор дисперсий ($\sigma^2_d$). Дисперсия может генерироваться с использованием активации Softplus для обеспечения положительных значений.
3. Трансформация в Content Vector: Параметры трансформируются в Content Vector ($\vec{d}$) с использованием предопределенных формул (см. раздел 4.2).
4. Индексирование: Content Vectors сохраняются в базе данных (индексе), оптимизированной для ANN поиска.

Процесс Б: Обработка запроса и поиск (Онлайн)

1. Получение запроса: Система получает входящий запрос.
2. Обработка запроса: Запрос обрабатывается Query Encoder Neural Network.
3. Генерация параметров распределения: Энкодер выводит параметры распределения запроса: $\mu_q$ и $\sigma^2_q$.
4. Трансформация в Query Vector: Параметры трансформируются в Query Vector ($\vec{q}$) (см. раздел 4.2).
5. Поиск (ANN): Система выполняет поиск ближайших соседей в индексе Content Vectors, используя Query Vector.
6. Вычисление сходства: Сходство вычисляется как скалярное произведение между $\vec{q}$ и $\vec{d}$. Эта оценка аппроксимирует отрицательную KL divergence между распределениями.
7. Ранжирование и ответ: Результаты ранжируются по оценке сходства, и формируется ответ пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы: Текст запросов и документов (или данные других модальностей, например, изображения) являются основным входом для нейросетевых энкодеров. Энкодеры анализируют токены, их последовательность и контекст для генерации параметров распределения.

Какие метрики используются и как они считаются

Ключевые метрики — это параметры многомерного нормального распределения и метрики сходства между ними.

• Mean Vector ($\mu$): Вектор средних значений для k измерений. Определяет семантическое положение (центр) контента/запроса.
• Variance Vector ($\sigma^2$): Вектор дисперсий для k измерений. Определяет неопределенность и широту охвата.
• KL Divergence: Используется как теоретическая основа для измерения релевантности между распределениями.

Эффективная аппроксимация KL Divergence:

Патент предлагает конкретные формулы для трансформации параметров в векторы, чтобы скалярное произведение аппроксимировало KL divergence.

Query Vector ($\vec{q}$):

$\vec{q} = [1, \Pi_q, \sigma^2_{q1}, \sigma^2_{q2}, ..., \sigma^2_{qk}, \mu_{q1}, \mu_{q2}, ..., \mu_{qk}]$

Где $\Pi_q = \prod_{i=1}^{k} \sigma^2_{qi}$.

Content Vector ($\vec{d}$):

$\vec{d} = [\gamma_d, \frac{-1}{\Pi_d}, \frac{-1}{\sigma^2_{d1}}, \frac{-1}{\sigma^2_{d2}}, ..., \frac{-1}{\sigma^2_{dk}}, \frac{2\mu_{d1}}{\sigma^2_{d1}}, \frac{2\mu_{d2}}{\sigma^2_{d2}}, ..., \frac{2\mu_{dk}}{\sigma^2_{dk}}]$

Где $\gamma_d$ — это не зависящая от запроса априорная оценка документа (document prior score), и $\Pi_d = \prod_{i=1}^{k} \sigma^2_{di}$.

Благодаря этим трансформациям, оценка релевантности сводится к вычислению скалярного произведения $\vec{q} \cdot \vec{d}$, что позволяет использовать эффективные методы поиска (ANN).

1. Переход от точек к распределениям: Патент описывает фундаментальный сдвиг в представлении контента и запросов. Вместо моделирования их как отдельных точек (векторов) система моделирует их как области (вероятностные распределения). Это более богатый и робастный способ представления информации.
2. Явное моделирование неопределенности: Система может количественно оценить свою уверенность в понимании запроса или документа через параметр дисперсии (Variance). Высокая дисперсия указывает на неопределенность (неоднозначность запроса) или широту охвата (многообразие тем в документе).
3. Учет широты информации (Breadth): Документы, охватывающие множество подтем (например, всеобъемлющие руководства), могут быть представлены распределениями с высокой дисперсией. Это позволяет им лучше соответствовать разнообразным информационным потребностям в рамках этой темы.
4. Ранжирование на основе KL Divergence: Релевантность теперь основана не на расстоянии между точками, а на степени перекрытия между распределениями (измеряемой через KL divergence).
5. Сохранение эффективности поиска: Ключевым достижением патента является метод трансформации параметров распределения в векторы таким образом, что стандартное скалярное произведение аппроксимирует KL divergence. Это позволяет использовать преимущества вероятностного моделирования без потери скорости, присущей стандартным методам Dense Retrieval (ANN).

Best practices (это мы делаем)

• Максимизация ясности и точности контента (Оптимизация под низкую дисперсию): Необходимо создавать контент с четкой структурой, точным языком и сильным тематическим фокусом. Это помогает нейросетевому энкодеру точно определить семантический центр документа (mean) и быть уверенным в его представлении (низкая variance). Это критично для ранжирования по конкретным, четко определенным запросам.
• Создание всеобъемлющего контента (Pillar Pages) (Оптимизация под широту): Патент подтверждает стратегическую ценность создания широких, авторитетных страниц, охватывающих тему целиком. Такие страницы могут быть представлены с более высокой дисперсией (breadth of information), что позволяет им эффективно ранжироваться по широкому спектру связанных запросов, попадающих в эту область распределения.
• Использование четкой семантической структуры: Логичное использование заголовков, списков и связей между сущностями помогает энкодеру сформировать точное и уверенное представление о контенте, снижая uncertainty.
• Развитие тематического авторитета (Topical Authority): Полноценное покрытие кластера тем (как вширь, так и вглубь) позволяет модели лучше понять, как контент сайта соотносится с семантическим пространством темы, улучшая точность генерации распределений для страниц сайта.

Worst practices (это делать не надо)

• Создание неоднозначного или запутанного контента: Контент, который перескакивает с темы на тему без четкой структуры или использует термины неоднозначно, приведет к высокой неопределенности модели. Это может привести к генерации распределения с высокой дисперсией, но неточно расположенным центром (mean), что ухудшит ранжирование.
• Поверхностный (Thin) контент: Контент, не имеющий ни глубины, ни широты охвата, будет плохо представлен в этой модели. Он не сможет конкурировать ни с узкоспециализированными точными ответами, ни с широкими авторитетными ресурсами.
• Фокус на ключевых словах без контекста: Поскольку модели Dense Retrieval (и особенно этот вероятностный подход) фокусируются на семантическом значении, манипуляции с ключевыми словами без создания реальной ценности и ясности будут неэффективны.

Стратегическое значение

Этот патент демонстрирует эволюцию Dense Retrieval в сторону более сложного и нюансированного понимания контента. Стратегически важно понимать, что Google может оценивать не только "о чем" контент (положение в пространстве), но и "насколько точно" и "насколько широко" он раскрывает тему (форма и размер распределения). Это подчеркивает необходимость баланса между глубиной и широтой охвата при разработке контент-стратегии, а также абсолютную необходимость ясности и точности в изложении материала.

Практические примеры

Сценарий 1: Оптимизация статьи под конкретный интент (Низкая дисперсия)

• Задача: Написать статью на тему "Как настроить файл robots.txt для WordPress".
• Действия: Обеспечить максимальную ясность. Использовать точные термины (Disallow, User-agent), предоставить конкретные примеры кода, структурировать статью по шагам. Избегать отвлечений на смежные темы (например, SEO в целом).
• Ожидаемый результат (в терминах патента): Энкодер с высокой уверенностью (confidence) определяет тему статьи. Документ представляется как распределение с очень низкой дисперсией (variance), точно центрированное (mean) в семантическом пространстве, соответствующем запросу. Это обеспечивает высокое сходство с конкретными запросами пользователей.

Сценарий 2: Создание Pillar Page (Высокая дисперсия/Широта)

• Задача: Создать руководство "Все о контент-маркетинге".
• Действия: Охватить множество подтем (стратегия, типы контента, дистрибуция, метрики). Структурировать материал логично, но признать, что страница удовлетворяет множество разнообразных потребностей.
• Ожидаемый результат (в терминах патента): Энкодер распознает, что документ обладает большой широтой информации (breadth of information). Документ представляется как распределение с более высокой дисперсией, охватывающее широкую область в семантическом пространстве "контент-маркетинг". Это позволяет странице эффективно соответствовать различным запросам в рамках этой области (например, "стратегия контент-маркетинга" или "метрики контент-маркетинга").