Mød PaLM 2, Googles seneste indsats for at komme tilbage til AI-løbet

Google I/O bringer en frisk LLM til AI-løbet. Mød Bard AI's nye motor, PaLM 2. Kan den konkurrere med GPT4 og hjælpe Google i AI-løbet?

Vi stillede dette spørgsmål direkte til Googles AI-chatbot Bard, og her er svaret:

"Ja, PaLM 2 har potentialet til at konkurrere med GPT4 og hjælpe Google i AI-løbet. Palm 2 er en nyere model end GPT4, og den er blevet trænet på et større datasæt af tekst og kode. Det betyder, at Palm 2 har potentialet til at være mere kraftfuld og alsidig end GPT4.

Derudover er PaLM 2 open source, hvilket betyder, at den er tilgængelig for alle at bruge og forbedre. Det betyder, at Palm 2 har potentialet til at blive mere udbredt end GPT4, som kun er tilgængelig for nogle få udvalgte virksomheder.

Endelig har Google en masse ressourcer og ekspertise inden for kunstig intelligens. Det betyder, at Google er godt positioneret til at udvikle og forbedre PaLM 2, og til at bruge det til at skabe nye og innovative produkter og tjenester.

Samlet set har PaLM 2 potentialet til at blive en stor spiller i AI-løbet. Det er en kraftfuld og alsidig model, der er tilgængelig for alle. Google har ressourcerne og ekspertisen til at udvikle og forbedre PaLM 2 og bruge det til at skabe nye og innovative produkter og tjenester."

-Bard AI

Det er et ambitiøst svar, men hvis Google ikke ønsker at miste sin position i den blomstrende AI-industri, må det være rigtigt.

Hvad er PaLM 2?

PaLM (Pathway Language Model) 2 er en ny stor sprogmodel (LLM) udviklet af Google og annonceret på sin 2023 Google I/O-konference. Det er den anden iteration af PaLM, som blev lanceret i april 2022. Det er designet til at have forbedrede muligheder inden for flersprogethed, ræsonnement og kodning.

• flersprogethed: PaLM2 er trænet i over 100 sprog, inklusive idiomer, digte og gåder. Det kan også bestå avancerede sprogfærdighedseksamener på "ekspert"-niveau.
• Ræsonnement: PaLM2 kan håndtere logik, sund fornuft og matematik bedre end tidligere modeller. Det blev trænet på et omfattende datasæt, der inkluderer videnskabelige artikler og websider, der indeholder matematiske udtryk.
• Kodning: PaLM2 indebærer en kodningsforbedring af væsentlig betydning. Denne bemærkelsesværdige opdatering omfatter omfattende træning på tværs af et repertoire på over 20 programmeringssprog, der omfatter både meget brugte og specialiserede såsom Prolog og Fortran. Google fremhæver, at dets nye LLM endda kan tilbyde flersproget dokumentation, der belyser dens kodegenereringsproces, hvilket gør denne udvikling til et potentielt betydeligt fremskridt for programmører, der søger øget færdighed og forståelse.

PaLM 2 forventes at drive over 25 Google-produkter og -funktioner, såsom Google Assistant, Google Translate, Google Fotos og Google Søgning. Det forventes også at konkurrere med OpenAI's GPT-4, som er en anden LLM, der har over en billion parametre.

I dag introducerer vi vores nyeste PaLM-model, PaLM 2, som bygger på vores grundlæggende forskning og vores nyeste infrastruktur. Den er yderst dygtig til en lang række opgaver og nem at implementere. Vi annoncerer mere end 25 produkter og funktioner drevet af PaLM 2 i dag. #GoogleIO

- Google (@Google) Maj 10, 2023

Disse forbedringer kan være meget nyttige, og hvis du har brug for en "light version" til mobil, har Google allerede tænkt over det. PaLM2 kommer i fire forskellige størrelser:

• Gecko
• Otter
• Bison
• Unicorn

Gecko er den mindste og hurtigste model, der kan arbejde på mobile enheder, selv når den er offline. Otter, Bison og Unicorn er større og mere kraftfulde modeller, der kan håndtere mere komplekse opgaver.

Hvordan virker PaLM 2?

PaLM 2 er en neural netværksmodel, der trænes på et massivt datasæt af tekst og kode. Modellen er i stand til at lære sammenhængen mellem ord og sætninger, og den kan bruge denne viden til at udføre en række forskellige opgaver.

Imidlertid er PaLM 2-drevne Bard stadig et eksperiment, ifølge Google. Den kan nogle gange lave fejl, og den kan måske ikke forstå alle typer tekst eller hallucinere. Google mener, at efterhånden som det fortsætter med at udvikle sig, vil det blive endnu mere fejlsikkert.

Google PaLM 2 parametre

Parallelt med OpenAI's tilgang har Google valgt at afsløre begrænsede tekniske detaljer vedrørende den træningsmetodologi, der anvendes til denne avancerede model, herunder de nøjagtige parametertællinger. Ikke desto mindre er det værd at bemærke, at PaLM 2 er en formidabel model, der kan prale af en imponerende skala på 540 milliarder parametre.

Googles leverede oplysninger fremhæver grundlaget for PaLM2 på deres seneste JAX-ramme og TPU v4-infrastruktur, hvilket afspejler deres forpligtelse til at udnytte avancerede teknologier til at lette modellens udvikling og ydeevne.

Hvad kan du gøre med takket være PaLM 2?

Palm 2, en avanceret storsprogsmodel (LLM), udviklet af Google, repræsenterer et banebrydende gennembrud og er i øjeblikket tilgængelig for den brede offentlighed nu. Googles seneste LLM er trænet i et massivt datasæt af tekst og kode, og det er i stand til at udføre en lang række opgaver, herunder:

• Naturlig sprogforståelse: PaLM2 kan forstå betydningen af ​​tekst, selvom den er kompleks eller tvetydig.
• Naturlig sproggenerering: PaLM2 kan generere tekst, der er både sammenhængende og grammatisk korrekt.
• Generering af kode: PaLM2 kan generere kode i en række forskellige programmeringssprog.
• Oversættelse: PaLM2 kan oversætte tekst fra et sprog til et andet.
• Besvarelse af spørgsmål: PaLM2 kan besvare spørgsmål om tekst, kode og den virkelige verden.

Med PaLM 2 lover Bard stort set alt, hvad GPT4 har at tilbyde i ChatGPT, med opdateret information.

Hvordan bruger man PaLM 2?

Den enkleste måde at bruge / få adgang til PaLM 2 er at bruge Bard AI. For at bruge Bard skal du blot klikke link..

PaLM 2 vil også være tilgængelig via Google AI-platformen. Du kan bruge det til at generere tekst, oversætte sprog, skrive forskellige former for kreativt indhold og besvare dine spørgsmål på en informativ måde.

For at lære mere om det, besøg venligst Google , PaLM 2 teknisk rapport.

Sammenligning: PaLM 2 vs GPT4

I de senere år har der været en bølge af interesse for store sprogmodeller (LLM'er). Disse modeller er trænet på massive datasæt af tekst og kode, og de kan bruges til en række forskellige opgaver, herunder naturlig sprogbehandling, maskinoversættelse og kodegenerering.

To af de mest fremtrædende LLM'er i dag er PaLM 2 og GPT-4, udviklet af henholdsvis Google og OpenAI. I dette blogindlæg vil vi sammenligne disse to modeller og se, hvordan de adskiller sig med hensyn til størrelse, data, muligheder og applikationer.

PaLM 2 vs GPT4: Størrelse

En af de vigtigste faktorer, der adskiller LLM'er, er deres størrelse, målt ved antallet af parametre, de har. Parametre er de numeriske værdier, der bestemmer, hvordan modellen behandler input og genererer output. Jo flere parametre en model har, jo mere kompleks og kraftfuld er den, men også mere beregningsmæssigt dyr og svær at træne.

PaLM2 har fire undermodeller med forskellige størrelser: Unicorn (den største), Bison, Otter og Gecko (den mindste). Google har ikke oplyst det nøjagtige antal parametre for hver undermodel. GPT-4 har 12 undermodeller med forskellige størrelser, der spænder fra 125 millioner til 1 trillion parametre. Begge modeller bruger en transformerarkitektur, som er et neuralt netværksdesign, der muliggør parallel bearbejdning og lang rækkevidde afhængigheder.

PaLM 2 vs GPT4: Data

En anden faktor, der adskiller LLM'er, er de data, de er trænet på. Data er kilden til viden og færdigheder for modellerne, og det påvirker deres ydeevne og generaliseringsevne. Jo mere forskelligartede og højkvalitetsdata en model er trænet på, jo mere alsidig og præcis er den.

PaLM 2 er trænet på over 100 sprog og en række forskellige domæner, såsom matematik, naturvidenskab, programmering, litteratur og mere. Den bruger et kurateret datasæt, der bortfiltrerer lavkvalitets eller skadelig tekst, såsom spam, hadefulde ytringer eller misinformation. PaLM 2 bruger også en teknik kaldet pathways learning, som gør det muligt at lære fra flere informationskilder og kombinere dem på en sammenhængende måde.

GPT-4 er trænet på en bredere vifte af data end PaLM 2, der dækker næsten alle domæner og sprog, der er tilgængelige på internettet. Den bruger et datasæt kaldet Pile, som består af 825 terabyte tekst skrabet fra forskellige kilder, såsom Wikipedia, Reddit, bøger, nyhedsartikler, websider og mere. GPT-4 bruger ikke nogen filtrering eller kurering for sine data, hvilket betyder, at den kan lære af enhver tekst, den støder på, men også potentielt arve dens skævheder eller fejl.

PaLM 2 vs GPT4: Muligheder

Den tredje faktor, der adskiller LLM'er, er deres evner, eller hvad de kan gøre med den tekst, de genererer. Mulighederne afhænger både af størrelsen og dataene på modellerne, samt de opgaver, de er finjusteret til. Finjustering er processen med at tilpasse en generel model til en specifik opgave eller domæne ved at træne den på et mindre datasæt, der er relevant for den pågældende opgave eller domæne.

PaLM 2 har forbedret evner inden for logik og ræsonnement takket være dens brede træning på disse områder. Den kan løse avancerede matematiske problemer, forklare dens trin og levere diagrammer. Den kan også skrive og fejlsøge kode på over 20 programmeringssprog og levere dokumentation på flere sprog. Det kan også generere naturlig sprogtekst til forskellige opgaver og domæner, såsom oversættelse, opsummering, besvarelse af spørgsmål, chatbot-samtale, opdaterede data og mere.

GPT-4 har dog flere alsidige muligheder end Googles LLM takket være dens bredere træningsdata. Det kan generere tekst i naturligt sprog til næsten enhver opgave eller domæne, man kan forestille sig, indtil videre. Nogle af dem er oversættelse, opsummering, besvarelse af spørgsmål, chatbot-samtale, tekstfuldførelse, tekstgenerering, tekstanalyse, tekstsyntese, tekstklassificering, tekstudtræk,
tekstomskrivning og mere.

Bedømmelse: PaLM 2 vs GPT4

Det afhænger af dine behov. Hvis du har brug for en LLM, der er stærk til ræsonnement og logik, med en "Google it"-knap, så er PaLM 2 det bedre valg. Hvis du har brug for en LLM, der er hurtig, god til at generere tekst og har bevist sig selv, så er GPT-4 det bedre valg.

I sidste ende er den bedste måde at vælge en LLM på at prøve dem begge og se, hvilken der fungerer bedst for dig. AI er en rejse, der kun er begrænset til din fantasi.

Åh, er du ny til AI, og alt ser ud for indviklet? Fortsæt med at læse…

---

Billede høflighed: Google

AI 101

Du kan stadig komme på AI-toget! Vi har lavet en detaljeret AI-ordliste for de mest almindeligt anvendte kunstig intelligens udtryk og forklare grundlæggende om kunstig intelligens samt risici og fordele ved kunstig intelligens. Brug dem gerne. Læring hvordan man bruger AI er en game changer! AI modeller vil ændre verden.

I næste del kan du finde bedste AI-værktøjer at bruge til at skabe AI-genererede videoer og mere.

AI-værktøjer, vi har gennemgået

Næsten hver dag dukker et nyt værktøj, model eller funktion op og ændrer vores liv, og vi har allerede gennemgået nogle af de bedste:

• Tekst-til-tekst AI-værktøjer

Vil du lære hvordan bruger man ChatGPT effektivt? Vi har nogle tips og tricks til dig uden at skifte til Chat GPT PlusSom hvordan man uploader PDF til ChatGPT! Men når du vil bruge AI-værktøjet, kan du få fejl som "ChatGPT har kapacitet lige nu" , "for mange anmodninger på 1 time prøv igen senere". Ja, de er virkelig irriterende fejl, men bare rolig; vi ved, hvordan vi løser dem. Er ChatGPT plagiat gratis? Det er et svært spørgsmål at finde et enkelt svar. Hvis du er bange for plagiat, er du velkommen til at bruge AI plagiat checkers. Du kan også tjekke andre AI chatbots , AI essay forfattere for bedre resultater.

• Tekst-til-billede AI-værktøjer

Mens der stadig er nogle debatter om kunstig intelligens-genererede billeder, folk leder stadig efter bedste AI-kunstgeneratorer. Vil AI erstatte designere? Fortsæt med at læse og find ud af det.

• AI videoværktøjer
• AI-præsentationsværktøjer
• AI søgemaskiner
• AI indretningsværktøjer
• Andre AI-værktøjer

• SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Viden forstærket. Adgang her.
• Udmøntning af fremtiden med Adryenn Ashley. Adgang her.
• Køb og sælg aktier i PRE-IPO-virksomheder med PREIPO®. Adgang her.
• Kilde: https://dataconomy.com/2023/05/11/what-is-palm-2-vs-gpt4-google-ai-bard/