「LaMDA」与「MUM」均以深度学习方式建构语言模子，借此能对应更多层内容关联剖析，强调能比现在用于Google Search的BERT模子能有更高处置能力，同时能对应资料节点数目也更多，然则「LaMDA」可让系统更自动做出互动，不像「MUM」主要是针对使用者提问给予更完整解答，因此更像是先前Google提出的Duplex手艺，可依据使用者对话内容做出差异互动回应行为。
未来将改变人机互动模式此次Google I/O 2021中，Google划分宣布两种语言模子「LaMDA」 ((Language Model for Dialogue Applications)与「MUM」 (Multitask Unified Model)，两者均标榜能借由深度学习方式明白使用者语句含意，进一步做出合适回应，但现实应用照样有显著差异。
遵照Google Research产物治理总司理 hristine Robson说明，「LaMDA」与「MUM」均以深度学习方式建构语言模子，借此能对应更多层内容关联剖析，强调能比现在用于Google Search的BERT模子能有更高处置能力，同时能对应资料节点数目也更多。
不外，若是以简朴明白方式来看的话，「MUM」可以视为Google准备用来强化BERT模子应用的设计，借由比BERT模子更高处置能力，可串接更多关联资讯，进而从中找出有用资讯，而且遵照剖析使用者语句含意，而且推论更多回应内容。
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以稍早Google举例来看，使用者先说明自己最近到亚当斯山徒步旅行，而且思量下一次前往富士山，进而询问系统若是要在今年秋天爬山的话，需要作什么准备，此时系统会基于使用者先前已经提到亚当斯山，而且比对跟富士山高度、坡度等差异，最后得出两者徒步爬山的难度相近，可以顺遂前往的回复。然则由于使用者提到会在秋天前往，因此系统会分外参考过往天气状态，进而建议使用者多带件防风保暖衣物。
另外，使用者更透过手机拍摄现在自己使用爬山靴，询问是否适合在富士山徒步旅行时穿着，系统则会透过影像识别方式判断照片中的爬山靴细节，借此回复使用者是否合适。
相较传统Google Search透过要害字词或单句有限内容举行比对，「MUM」语言模子将能对应整字句辨识剖析，甚至还能对应前后句关联举行判断，或是同时执行多个判断式来明白使用者现实需求。
现在「MUM」仍处于前期测试，但预期能借由连续学习对应更多语言认知，而且能明白文字、图像、声音与影片内容，同时能以使用者容易接受的语言天生方式杀青「相同」效果。
至于「LaMDA」现在则是处于试验阶段，同时主要是聚焦在若何出现拟人般的攀谈互动模式，例如在此次划分以冥王星、纸飞机拟人化诠释「LaMDA」现实运作，将可让系统透过使用者提问互动内容闻一知十，而且做出贴近真人般反映，背后同样也会识别使用者语句内容对应含意，而且透过重大资料交集剖析找出最佳回应内容，借此让使用者能感受犹如与真人般对话效果。
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