Lernen Sie PaLM 2 kennen, Googles neuesten Versuch, wieder in den KI-Wettbewerb einzusteigen

Google I/O bringt ein neues LLM in den KI-Wettbewerb. Lernen Sie die neue Engine von Bard AI kennen, PaLM 2. Kann sie mit GPT4 konkurrieren und Google im KI-Rennen helfen?

Wir haben diese Frage direkt an Googles KI-Chatbot Bard gestellt und hier ist die Antwort:

„Ja, PaLM 2 hat das Potenzial, mit GPT4 zu konkurrieren und Google im KI-Rennen zu helfen. Palm 2 ist ein neueres Modell als GPT4 und wurde anhand eines größeren Text- und Codedatensatzes trainiert. Dies bedeutet, dass Palm 2 das Potenzial hat, leistungsfähiger und vielseitiger zu sein als GPT4.

Darüber hinaus ist PaLM 2 Open Source, was bedeutet, dass es von jedem genutzt und verbessert werden kann. Dies bedeutet, dass Palm 2 das Potenzial hat, eine größere Verbreitung zu finden als GPT4, das nur wenigen ausgewählten Unternehmen zur Verfügung steht.

Schließlich verfügt Google über viele Ressourcen und Fachwissen im Bereich KI. Dies bedeutet, dass Google gut positioniert ist, um PaLM 2 weiterzuentwickeln und zu verbessern und es zur Entwicklung neuer und innovativer Produkte und Dienste zu nutzen.

Insgesamt hat PaLM 2 das Potenzial, ein wichtiger Akteur im KI-Rennen zu werden. Es ist ein leistungsstarkes und vielseitiges Modell, das jedem zur Verfügung steht. Google verfügt über die Ressourcen und das Fachwissen, um PaLM 2 zu entwickeln und zu verbessern und es zur Entwicklung neuer und innovativer Produkte und Dienstleistungen zu nutzen.“

-Barden-KI

Es ist eine ehrgeizige Antwort, aber wenn Google seine Position in der boomenden KI-Branche nicht verlieren will, muss dies stimmen.

Was ist PaLM 2?

PaLM (Pathway Language Model) 2 ist ein neues großes Sprachmodell (LLM), das von Google entwickelt und auf seiner Google I/O-Konferenz 2023 angekündigt wurde. Es handelt sich um die zweite Iteration von PaLM, die im April 2022 eingeführt wurde. Es soll über verbesserte Fähigkeiten in den Bereichen Mehrsprachigkeit, Argumentation und Codierung verfügen.

• Mehrsprachigkeit: PaLM2 ist in über 100 Sprachen trainiert, darunter Redewendungen, Gedichte und Rätsel. Es können auch fortgeschrittene Sprachprüfungen auf „Experten“-Niveau abgelegt werden.
• Argumentation: PaLM2 kann mit Logik, gesundem Menschenverstand und Mathematik besser umgehen als frühere Modelle. Das Training erfolgte anhand eines umfangreichen Datensatzes, der wissenschaftliche Arbeiten und Webseiten mit mathematischen Ausdrücken umfasst.
• Programmierung: PaLM2 bringt eine Kodierungsverbesserung von erheblicher Bedeutung mit sich. Dieses bemerkenswerte Update umfasst umfassende Schulungen für ein Repertoire von über 20 Programmiersprachen, darunter sowohl weit verbreitete als auch spezialisierte Sprachen wie Prolog und Fortran. Google betont, dass sein neues LLM sogar eine mehrsprachige Dokumentation bieten kann, die den Codegenerierungsprozess erläutert, was diese Entwicklung zu einem potenziell bedeutenden Fortschritt für Programmierer macht, die mehr Kenntnisse und Verständnis anstreben.

PaLM 2 wird voraussichtlich über 25 Google-Produkte und -Funktionen unterstützen, darunter Google Assistant, Google Translate, Google Fotos und Google Search. Es wird auch erwartet, dass es mit GPT-4 von OpenAI konkurriert, einem weiteren LLM mit über einer Billion Parametern.

Heute stellen wir unser neuestes PaLM-Modell vor, PaLM 2, das auf unserer Grundlagenforschung und unserer neuesten Infrastruktur aufbaut. Es ist äußerst leistungsfähig für ein breites Aufgabenspektrum und einfach zu implementieren. Wir kündigen heute mehr als 25 Produkte und Funktionen an, die auf PaLM 2 basieren. #GoogleIO

- Google (@Google) 10. Mai 2023

Diese Verbesserungen können sehr hilfreich sein, und wenn Sie eine „Light-Version“ für Mobilgeräte benötigen, hat Google bereits darüber nachgedacht. PaLM2 gibt es in vier verschiedenen Größen:

• Gecko
• Otter
• Bison
• Einhorn

Gecko ist das kleinste und schnellste Modell, das auch offline auf Mobilgeräten funktioniert. Otter, Bison und Unicorn sind größere und leistungsstärkere Modelle, die komplexere Aufgaben bewältigen können.

Wie funktioniert PaLM 2?

PaLM 2 ist ein neuronales Netzwerkmodell, das auf einem riesigen Datensatz aus Text und Code trainiert wird. Das Modell ist in der Lage, die Beziehungen zwischen Wörtern und Phrasen zu lernen und dieses Wissen für die Ausführung verschiedener Aufgaben zu nutzen.

Allerdings ist der mit PaLM 2 betriebene Bard laut Google immer noch ein Experiment. Es kann manchmal Fehler machen und möglicherweise nicht alle Arten von Text verstehen oder halluzinieren. Google geht davon aus, dass es mit der Weiterentwicklung noch fehlersicherer wird.

Parameter von Google PaLM 2

Parallel zum Ansatz von OpenAI hat sich Google dafür entschieden, begrenzte technische Einzelheiten zur Trainingsmethodik für dieses fortschrittliche Modell offenzulegen, einschließlich der genauen Parameteranzahl. Dennoch ist es erwähnenswert, dass PaLM 2 ein beeindruckendes Modell ist, das über einen beeindruckenden Umfang von 540 Milliarden Parametern verfügt.

Die von Google bereitgestellten Informationen unterstreichen die Grundlage von PaLM2 auf seinem neuesten JAX-Framework und der TPU v4-Infrastruktur und spiegeln ihr Engagement wider, modernste Technologien zu nutzen, um die Entwicklung und Leistung des Modells zu erleichtern.

Was können Sie dank PaLM 2 alles machen?

Palm 2, ein von Google entwickeltes Advanced Large Language Model (LLM), stellt einen bahnbrechenden Durchbruch dar und ist jetzt für die breite Öffentlichkeit zugänglich. Das neueste LLM von Google basiert auf einem riesigen Text- und Code-Datensatz und ist in der Lage, eine Vielzahl von Aufgaben auszuführen, darunter:

• Natürliches Sprachverständnis: PaLM2 kann die Bedeutung von Text verstehen, auch wenn dieser komplex oder mehrdeutig ist.
• Natürliche Sprachgenerierung: PaLM2 kann Texte generieren, die sowohl kohärent als auch grammatikalisch korrekt sind.
• Codegenerierung: PaLM2 kann Code in einer Vielzahl von Programmiersprachen generieren.
• Übersetzungen: PaLM2 kann Texte von einer Sprache in eine andere übersetzen.
• Frage beantworten: PaLM2 kann Fragen zu Text, Code und der realen Welt beantworten.

Mit PaLM 2 verspricht Bard so ziemlich alles, was GPT4 in ChatGPT zu bieten hat, mit aktuellen Informationen.

Wie verwende ich PaLM 2?

Der einfachste Weg, PaLM 2 zu nutzen bzw. darauf zuzugreifen, ist die Verwendung von Bard AI. Um Bard zu verwenden, klicken Sie einfach hier.

Außerdem wird PaLM 2 über die Google AI Platform verfügbar sein. Sie können damit Texte generieren, Sprachen übersetzen, verschiedene Arten kreativer Inhalte schreiben und Ihre Fragen auf informative Weise beantworten.

Um mehr darüber zu erfahren, besuchen Sie bitte Google und Technischer Bericht zu PaLM 2.

Vergleich: PaLM 2 vs. GPT4

In den letzten Jahren hat das Interesse an großen Sprachmodellen (LLMs) stark zugenommen. Diese Modelle werden auf riesigen Text- und Codedatensätzen trainiert und können für eine Vielzahl von Aufgaben verwendet werden, darunter die Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelle Übersetzung und Codegenerierung.

Zwei der bekanntesten LLMs sind heute PaLM 2 und GPT-4, entwickelt von Google bzw. OpenAI. In diesem Blogbeitrag werden wir diese beiden Modelle vergleichen und sehen, wie sie sich in Bezug auf Größe, Daten, Fähigkeiten und Anwendungen unterscheiden.

PaLM 2 vs. GPT4: Größe

Einer der Hauptfaktoren, die LLMs auszeichnen, ist ihre Größe, gemessen an der Anzahl ihrer Parameter. Parameter sind die numerischen Werte, die bestimmen, wie das Modell die Eingabe verarbeitet und die Ausgabe generiert. Je mehr Parameter ein Modell hat, desto komplexer und leistungsfähiger ist es, aber auch umso rechenintensiver und schwieriger zu trainieren.

PaLM2 verfügt über vier Untermodelle mit unterschiedlichen Größen: Unicorn (das größte), Bison, Otter und Gecko (das kleinste). Google hat die genaue Anzahl der Parameter für jedes Untermodell nicht bekannt gegeben. GPT-4 verfügt über 12 Untermodelle mit unterschiedlichen Größen, die von 125 Millionen bis 1 Billion Parametern reichen. Beide Modelle verwenden eine Transformatorarchitektur, bei der es sich um ein neuronales Netzwerkdesign handelt, das parallele Verarbeitung und Abhängigkeiten über große Entfernungen ermöglicht.

PaLM 2 vs. GPT4: Daten

Ein weiterer Faktor, der LLMs auszeichnet, sind die Daten, auf denen sie trainiert werden. Daten sind die Wissens- und Kompetenzquelle der Modelle und wirken sich auf deren Leistung und Generalisierungsfähigkeit aus. Je vielfältiger und hochwertiger die Daten sind, auf denen ein Modell trainiert wird, desto vielseitiger und genauer ist es.

PaLM 2 wird in über 100 Sprachen und einer Vielzahl von Bereichen wie Mathematik, Naturwissenschaften, Programmierung, Literatur und mehr geschult. Es verwendet einen kuratierten Datensatz, der minderwertige oder schädliche Texte wie Spam, Hassreden oder Fehlinformationen herausfiltert. PaLM 2 verwendet außerdem eine Technik namens „Pathways Learning“, die es ermöglicht, aus mehreren Informationsquellen zu lernen und diese auf kohärente Weise zu kombinieren.

GPT-4 wird auf einer größeren Datenvielfalt trainiert als PaLM 2 und deckt nahezu alle im Internet verfügbaren Domänen und Sprachen ab. Es verwendet einen Datensatz namens Pile, der aus 825 Terabyte Text besteht, der aus verschiedenen Quellen wie Wikipedia, Reddit, Büchern, Nachrichtenartikeln, Webseiten und mehr stammt. GPT-4 verwendet keine Filterung oder Kuration für seine Daten, was bedeutet, dass es aus jedem Text lernen kann, auf den es trifft, aber möglicherweise auch dessen Vorurteile oder Fehler erben kann.

PaLM 2 vs. GPT4: Funktionen

Der dritte Faktor, der LLMs auszeichnet, sind ihre Fähigkeiten oder was sie mit dem von ihnen generierten Text machen können. Die Fähigkeiten hängen sowohl von der Größe und den Daten der Modelle als auch von den Aufgaben ab, für die sie genau abgestimmt sind. Bei der Feinabstimmung wird ein allgemeines Modell an eine bestimmte Aufgabe oder Domäne angepasst, indem es anhand eines kleineren Datensatzes trainiert wird, der für diese Aufgabe oder Domäne relevant ist.

PaLM 2 verfügt dank seiner umfassenden Ausbildung in diesen Bereichen über verbesserte Fähigkeiten in Logik und Argumentation. Es kann fortgeschrittene mathematische Probleme lösen, seine Schritte erklären und Diagramme bereitstellen. Es kann außerdem Code in über 20 Programmiersprachen schreiben und debuggen und Dokumentation in mehreren Sprachen bereitstellen. Es kann auch Text in natürlicher Sprache für verschiedene Aufgaben und Bereiche generieren, z. B. Übersetzung, Zusammenfassung, Beantwortung von Fragen, Chatbot-Konversation, aktuelle Daten und mehr.

Allerdings verfügt GPT-4 dank seiner umfangreicheren Trainingsdaten über vielseitigere Fähigkeiten als Googles LLM. Derzeit kann es Text in natürlicher Sprache für nahezu jede erdenkliche Aufgabe oder Domäne generieren. Einige davon sind Übersetzung, Zusammenfassung, Beantwortung von Fragen, Chatbot-Konversation, Textvervollständigung, Textgenerierung, Textanalyse, Textsynthese, Textklassifizierung, Textextraktion,
Textparaphrasierung und mehr.

Urteil: PaLM 2 vs. GPT4

Es hängt von Ihren Bedürfnissen ab. Wenn Sie ein LLM benötigen, das stark in Argumentation und Logik ist und über eine „Google it“-Schaltfläche verfügt, dann ist PaLM 2 die bessere Wahl. Wenn Sie ein LLM benötigen, das schnell ist, gut in der Textgenerierung ist und sich bewährt hat, dann ist GPT-4 die bessere Wahl.

Letztendlich ist der beste Weg, sich für ein LLM-Studium zu entscheiden, beides auszuprobieren und herauszufinden, welches für Sie am besten geeignet ist. KI ist eine Reise, die nur Ihrer Vorstellungskraft unterliegt.

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Bild mit freundlicher Genehmigung: Google

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• Quelle: https://dataconomy.com/2023/05/11/what-is-palm-2-vs-gpt4-google-ai-bard/