Découvrez PaLM 2, le dernier effort de Google pour revenir dans la course à l'IA

Google I/O apporte un nouveau LLM à la course à l'IA. Découvrez le nouveau moteur de Bard AI, PaLM 2. Peut-il rivaliser avec GPT4 et aider Google dans la course à l'IA ?

Nous avons posé cette question directement au chatbot IA de Google, Bard, et voici sa réponse :

"Oui, PaLM 2 a le potentiel de rivaliser avec GPT4 et d'aider Google dans la course à l'IA. Palm 2 est un modèle plus récent que GPT4, et il a été formé sur un plus grand ensemble de données de texte et de code. Cela signifie que Palm 2 a le potentiel d'être plus puissant et polyvalent que GPT4.

De plus, PaLM 2 est open source, ce qui signifie qu'il est accessible à tous pour l'utiliser et l'améliorer. Cela signifie que Palm 2 a le potentiel d'être plus largement adopté que GPT4, qui n'est disponible que pour quelques entreprises.

Enfin, Google a beaucoup de ressources et d'expertise dans le domaine de l'IA. Cela signifie que Google est bien placé pour développer et améliorer PaLM 2, et pour l'utiliser pour créer de nouveaux produits et services innovants.

Dans l'ensemble, PaLM 2 a le potentiel d'être un acteur majeur dans la course à l'IA. C'est un modèle puissant et polyvalent qui est accessible à tous. Google dispose des ressources et de l'expertise nécessaires pour développer et améliorer PaLM 2, et pour l'utiliser pour créer de nouveaux produits et services innovants.

- Barde IA

C'est une réponse ambitieuse, mais si Google ne veut pas perdre sa position dans l'industrie en plein essor de l'IA, cela doit être vrai.

Qu'est-ce que PalM 2 ?

PaLM (Pathway Language Model) 2 est un nouveau grand modèle de langage (LLM) développé par Google et annoncé lors de sa conférence Google I/O 2023. Il s'agit de la deuxième itération de PaLM, qui a été lancée en avril 2022. Elle est conçue pour avoir des capacités améliorées en matière de multilinguisme, de raisonnement et de codage.

• multilinguisme: PaLM2 est formé dans plus de 100 langues, y compris les idiomes, les poèmes et les énigmes. Il peut également passer des examens de compétence linguistique avancés au niveau « expert ».
• Raisonnement: PaLM2 peut gérer la logique, le raisonnement de bon sens et les mathématiques mieux que les modèles précédents. Il a été formé sur un vaste ensemble de données comprenant des articles scientifiques et des pages Web contenant des expressions mathématiques.
• Codage: PaLM2 entraîne une amélioration du codage d'une importance substantielle. Cette mise à jour notable comprend une formation complète sur un répertoire de plus de 20 langages de programmation, englobant à la fois des langages largement utilisés et spécialisés tels que Prolog et Fortran. Google souligne que son nouveau LLM peut même offrir une documentation multilingue expliquant son processus de génération de code, faisant de ce développement une avancée potentiellement significative pour les programmeurs à la recherche d'une compétence et d'une compréhension améliorées.

PaLM 2 devrait alimenter plus de 25 produits et fonctionnalités Google, tels que Google Assistant, Google Translate, Google Photos et Google Search. Il devrait également concurrencer le GPT-4 d'OpenAI, qui est un autre LLM qui compte plus d'un billion de paramètres.

Aujourd'hui, nous présentons notre dernier modèle PaLM, PaLM 2, qui s'appuie sur notre recherche fondamentale et notre infrastructure la plus récente. Il est très performant dans un large éventail de tâches et facile à déployer. Nous annonçons aujourd'hui plus de 25 produits et fonctionnalités alimentés par PaLM 2. #GoogleIO

- Google (@Google) 10 mai 2023

Ces améliorations peuvent être très utiles, et si vous avez besoin d'une "version allégée" pour mobile, Google y a déjà pensé. PaLM2 est disponible en quatre tailles différentes :

• Gecko
• Loutre
• Bison
• Licorne

Gecko est le modèle le plus petit et le plus rapide qui peut fonctionner sur des appareils mobiles même hors ligne. Otter, Bison et Unicorn sont des modèles plus grands et plus puissants qui peuvent gérer des tâches plus complexes.

Comment fonctionne PalM 2 ?

PaLM 2 est un modèle de réseau neuronal qui est formé sur un ensemble de données massif de texte et de code. Le modèle est capable d'apprendre les relations entre les mots et les phrases, et il peut utiliser ces connaissances pour effectuer une variété de tâches.

Cependant, Bard alimenté par PaLM 2 est toujours une expérience, selon Google. Il peut parfois faire des erreurs, et il peut ne pas être capable de comprendre tous les types de texte ou halluciner. Google pense qu'au fur et à mesure de son développement, il deviendra encore plus résistant aux bugs.

Paramètres de Google Palm 2

Parallèlement à l'approche d'OpenAI, Google a choisi de divulguer des spécificités techniques limitées concernant la méthodologie de formation utilisée pour ce modèle avancé, y compris le nombre exact de paramètres. Néanmoins, il convient de noter que PaLM 2 est un modèle formidable, doté d'une échelle impressionnante de 540 milliards de paramètres.

Les informations fournies par Google mettent en évidence les fondements de PaLM2 sur leur dernier framework JAX et leur infrastructure TPU v4, reflétant leur engagement à tirer parti des technologies de pointe pour faciliter le développement et les performances du modèle.

Que pouvez-vous faire grâce à PaLM 2 ?

Palm 2, un modèle avancé de grand langage (LLM) développé par Google, représente une percée de pointe et est actuellement accessible au grand public. Le dernier LLM de Google est formé sur un énorme ensemble de données de texte et de code, et il est capable d'effectuer un large éventail de tâches, notamment :

• Compréhension du langage naturel: PaLM2 peut comprendre le sens d'un texte, même s'il est complexe ou ambigu.
• Génération de langage naturel: PaLM2 peut générer un texte à la fois cohérent et grammaticalement correct.
• Génération de code: PaLM2 peut générer du code dans une variété de langages de programmation.
• Traduction: PaLM2 peut traduire du texte d'une langue à une autre.
• Question répondant: PaLM2 peut répondre à des questions sur le texte, le code et le monde réel.

Avec PaLM 2, Bard promet à peu près tout ce que GPT4 a à offrir dans ChatGPT, avec des informations à jour.

Comment utiliser PalM 2 ?

Le moyen le plus simple d'utiliser / d'accéder à PaLM 2 est d'utiliser Bard AI. Pour utiliser Bard, cliquez simplement sur ici.

De plus, PaLM 2 sera disponible via Google AI Platform. Vous pouvez l'utiliser pour générer du texte, traduire des langues, écrire différents types de contenu créatif et répondre à vos questions de manière informative.

Pour en savoir plus, rendez-vous sur Google ainsi que le Rapport technique PALM 2.

Comparaison : PaLM 2 vs GPT4

Ces dernières années, il y a eu un regain d'intérêt pour les grands modèles de langage (LLM). Ces modèles sont formés sur des ensembles de données massifs de texte et de code, et ils peuvent être utilisés pour une variété de tâches, y compris le traitement du langage naturel, la traduction automatique et la génération de code.

Deux des LLM les plus importants aujourd'hui sont PaLM 2 et GPT-4, développés respectivement par Google et OpenAI. Dans cet article de blog, nous comparerons ces deux modèles et verrons en quoi ils diffèrent en termes de taille, de données, de capacités et d'applications.

PaLM 2 contre GPT4 : Taille

L'un des principaux facteurs qui distinguent les LLM est leur taille, mesurée par le nombre de paramètres dont ils disposent. Les paramètres sont les valeurs numériques qui déterminent la façon dont le modèle traite l'entrée et génère la sortie. Plus un modèle a de paramètres, plus il est complexe et puissant, mais aussi plus il est coûteux en calcul et difficile à former.

PaLM2 a quatre sous-modèles de tailles différentes : Unicorn (le plus grand), Bison, Otter et Gecko (le plus petit). Google n'a pas divulgué le nombre exact de paramètres pour chaque sous-modèle. GPT-4 a 12 sous-modèles de tailles différentes, allant de 125 millions à 1 XNUMX milliards de paramètres. Les deux modèles utilisent une architecture de transformateur, qui est une conception de réseau neuronal qui permet un traitement parallèle et des dépendances à longue portée.

PaLM 2 contre GPT4 : Données

Un autre facteur qui distingue les LLM est les données sur lesquelles ils sont formés. Les données sont la source de connaissances et de compétences pour les modèles, et elles affectent leurs performances et leur capacité de généralisation. Plus un modèle est formé sur des données diversifiées et de haute qualité, plus il est polyvalent et précis.

PaLM 2 est formé dans plus de 100 langues et dans une variété de domaines, tels que les mathématiques, les sciences, la programmation, la littérature, etc. Il utilise un ensemble de données organisé qui filtre les textes de mauvaise qualité ou nuisibles, tels que le spam, les discours de haine ou la désinformation. PaLM 2 utilise également une technique appelée apprentissage des parcours, qui lui permet d'apprendre à partir de multiples sources d'information et de les combiner de manière cohérente.

GPT-4 est formé sur une plus grande variété de données que PaLM 2, couvrant presque tous les domaines et langues disponibles sur Internet. Il utilise un ensemble de données appelé Pile, qui se compose de 825 téraoctets de texte provenant de diverses sources, telles que Wikipedia, Reddit, des livres, des articles de presse, des pages Web, etc. GPT-4 n'utilise aucun filtrage ou curation pour ses données, ce qui signifie qu'il peut apprendre de n'importe quel texte qu'il rencontre, mais aussi potentiellement hériter de ses biais ou de ses erreurs.

PaLM 2 vs GPT4 : Capacités

Le troisième facteur qui distingue les LLM est leurs capacités, ou ce qu'ils peuvent faire avec le texte qu'ils génèrent. Les capacités dépendent à la fois de la taille et des données des modèles, ainsi que des tâches pour lesquelles ils sont affinés. Le réglage fin est le processus d'adaptation d'un modèle général à une tâche ou à un domaine spécifique en l'entraînant sur un ensemble de données plus petit pertinent pour cette tâche ou ce domaine.

PaLM 2 a amélioré les capacités de logique et de raisonnement grâce à sa large formation dans ces domaines. Il peut résoudre des problèmes mathématiques avancés, expliquer ses étapes et fournir des diagrammes. Il peut également écrire et déboguer du code dans plus de 20 langages de programmation et fournir une documentation dans plusieurs langues. Il peut également générer du texte en langage naturel pour diverses tâches et domaines, tels que la traduction, le résumé, la réponse aux questions, la conversation par chatbot, les données à jour, etc.

Cependant, GPT-4 a des capacités plus polyvalentes que le LLM de Google, grâce à ses données de formation plus larges. Il peut générer du texte en langage naturel pour presque toutes les tâches ou domaines imaginables, pour l'instant. Certains d'entre eux sont la traduction, le résumé, la réponse aux questions, la conversation chatbot, la complétion de texte, la génération de texte, l'analyse de texte, la synthèse de texte, la classification de texte, l'extraction de texte,
paraphrase de texte, et plus encore.

Verdict : PaLM 2 contre GPT4

Cela dépend de vos besoins. Si vous avez besoin d'un LLM fort en raisonnement et en logique, avec un bouton "Google it", alors PaLM 2 est le meilleur choix. Si vous avez besoin d'un LLM rapide, bon pour générer du texte et qui a fait ses preuves, alors GPT-4 est le meilleur choix.

En fin de compte, la meilleure façon de choisir un LLM est de les essayer tous les deux et de voir celui qui vous convient le mieux. L'IA est un voyage limité à votre imagination.

Oh, tu es nouveau dans l'IA, et tout semble trop compliqué? Continue de lire…

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Courtoisie d'image : Google

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