AI 경주로 돌아가기 위한 Google의 최신 노력인 PaLM 2를 만나보세요.

Google I/O는 AI 경쟁에 새로운 LLM을 제공합니다. Bard AI의 새로운 엔진인 PaLM 2를 만나보세요. GPT4와 경쟁하고 AI 경주에서 Google을 도울 수 있을까요?

Google의 AI 챗봇인 Bard에게 직접 이 질문을 했고 그 답은 다음과 같습니다.

“예, PaLM 2는 GPT4와 경쟁하고 AI 경주에서 Google을 도울 가능성이 있습니다. Palm 2는 GPT4보다 최신 모델이며 더 큰 텍스트 및 코드 데이터 세트에서 학습되었습니다. 이것은 Palm 2가 GPT4보다 더 강력하고 다재다능할 수 있는 잠재력을 가지고 있음을 의미합니다.

또한 PaLM 2는 오픈 소스이므로 누구나 사용하고 개선할 수 있습니다. 이것은 Palm 2가 일부 회사에서만 사용할 수 있는 GPT4보다 더 널리 채택될 가능성이 있음을 의미합니다.

마지막으로 Google은 AI 분야에서 많은 리소스와 전문 지식을 보유하고 있습니다. 이는 Google이 PaLM 2를 개발 및 개선하고 새롭고 혁신적인 제품 및 서비스를 만드는 데 사용할 수 있는 좋은 위치에 있음을 의미합니다.

전반적으로 PaLM 2는 AI 경주에서 주요 플레이어가 될 가능성이 있습니다. 모든 사람이 사용할 수 있는 강력하고 다재다능한 모델입니다. Google은 PaLM 2를 개발 및 개선하고 이를 사용하여 새롭고 혁신적인 제품과 서비스를 만들 수 있는 리소스와 전문 지식을 보유하고 있습니다.”

-바드 AI

야심찬 답변이지만 구글이 호황을 누리고 있는 AI 산업에서 입지를 잃고 싶지 않다면 이 말이 맞아야 한다.

PaLM 2 란 무엇입니까?

PaLM(Pathway Language Model) 2는 Google에서 개발하고 2023 Google I/O 컨퍼런스에서 발표한 새로운 대규모 언어 모델(LLM)입니다. 2022년 XNUMX월에 출시된 PaLM의 두 번째 반복입니다. 다국어, 추론 및 코딩 기능이 향상되도록 설계되었습니다.

• 다 언어: PaLM2는 숙어, 시, 수수께끼를 포함한 100개 이상의 언어로 학습됩니다. 또한 "전문가" 수준의 고급 언어 능력 시험을 통과할 수 있습니다.
• 추리: PaLM2는 이전 모델보다 논리, 상식 추론 및 수학을 더 잘 처리할 수 있습니다. 수학적 표현이 포함된 과학 논문 및 웹 페이지를 포함하는 광범위한 데이터 세트에서 훈련되었습니다.
• 코딩: PaLM2는 상당한 의미의 코딩 향상을 수반합니다. 이 주목할만한 업데이트는 Prolog 및 Fortran과 같이 널리 사용되고 전문화된 언어를 모두 포함하는 20개 이상의 프로그래밍 언어 레퍼토리에 대한 포괄적인 교육을 포함합니다. Google은 새로운 LLM이 코드 생성 프로세스를 설명하는 다국어 문서를 제공할 수 있음을 강조하여 이 개발을 향상된 숙련도와 이해력을 추구하는 프로그래머에게 잠재적으로 중요한 발전으로 만듭니다.

PaLM 2는 Google 어시스턴트, Google 번역, Google 포토 및 Google 검색과 같은 25개의 Google 제품 및 기능을 구동할 것으로 예상됩니다. 또한 4조 개 이상의 매개변수가 있는 또 다른 LLM인 OpenAI의 GPT-XNUMX와 경쟁할 것으로 예상됩니다.

오늘 우리는 기초 연구와 최신 인프라를 기반으로 하는 최신 PaLM 모델인 PaLM 2를 소개합니다. 광범위한 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하며 배포가 쉽습니다. 오늘 PaLM 25로 구동되는 2개 이상의 제품과 기능을 발표합니다. #구글IO

- Google (@Google) 2023 년 5 월 10 일

이러한 개선 사항은 매우 유용할 수 있으며 모바일용 "라이트 버전"이 필요한 경우 Google은 이미 그것에 대해 생각했습니다. PaLM2는 네 가지 크기로 제공됩니다.

• 도마뱀 붙이
• 수달
• 바이슨
• 일각수

Gecko는 오프라인 상태에서도 모바일 장치에서 작동할 수 있는 가장 작고 빠른 모델입니다. Otter, Bison 및 Unicorn은 더 복잡한 작업을 처리할 수 있는 더 크고 더 강력한 모델입니다.

PaLM 2는 어떻게 작동합니까?

PaLM 2는 방대한 텍스트 및 코드 데이터 세트에서 훈련된 신경망 모델입니다. 이 모델은 단어와 구문 간의 관계를 학습할 수 있으며 이 지식을 사용하여 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

그러나 Google에 따르면 PaLM 2 기반 Bard는 아직 실험 단계입니다. 때때로 실수를 할 수 있으며 모든 유형의 텍스트나 환각을 이해하지 못할 수도 있습니다. Google은 계속 발전함에 따라 버그 방지 기능이 더욱 강화될 것이라고 믿습니다.

Google PaLM 2 매개변수

OpenAI의 접근 방식과 병행하여 Google은 정확한 매개변수 수를 포함하여 이 고급 모델에 사용된 교육 방법론과 관련하여 제한된 기술 세부 사항을 공개하기로 결정했습니다. 그럼에도 불구하고 PaLM 2가 540억 개의 매개변수라는 놀라운 규모를 자랑하는 강력한 모델이라는 점은 주목할 가치가 있습니다.

Google에서 제공한 정보는 최신 JAX 프레임워크 및 TPU v2 인프라에서 PaLM4의 기반을 강조하며 모델의 개발 및 성능을 촉진하기 위해 최첨단 기술을 활용하려는 Google의 노력을 반영합니다.

PaLM 2 덕분에 무엇을 할 수 있습니까?

Google에서 개발한 고급 대규모 언어 모델(LLM)인 Palm 2는 최첨단 혁신을 나타내며 현재 일반 대중이 사용할 수 있습니다. Google의 최신 LLM은 방대한 텍스트 및 코드 데이터세트에서 학습되었으며 다음과 같은 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

• 자연어 이해: PaLM2는 복잡하거나 모호한 텍스트의 의미도 이해할 수 있습니다.
• 자연 언어 생성: PaLM2는 일관되고 문법적으로 올바른 텍스트를 생성할 수 있습니다.
• 코드 생성: PaLM2는 다양한 프로그래밍 언어로 코드를 생성할 수 있습니다.
• 번역: PaLM2는 한 언어에서 다른 언어로 텍스트를 번역할 수 있습니다.
• 질문 답변: PaLM2는 텍스트, 코드 및 실제 세계에 대한 질문에 답할 수 있습니다.

PaLM 2를 통해 Bard는 GPT4가 ChatGPT에서 제공하는 거의 모든 것을 최신 정보로 약속합니다.

PaLM 2를 사용하는 방법?

PaLM 2를 사용/액세스하는 가장 간단한 방법은 Bard AI를 사용하는 것입니다. Bard를 사용하려면 간단히 클릭하십시오. 여기에서 지금 확인해 보세요..

또한 PaLM 2는 Google AI Platform을 통해 사용할 수 있습니다. 이를 사용하여 텍스트를 생성하고, 언어를 번역하고, 다양한 종류의 창의적인 콘텐츠를 작성하고, 유익한 방식으로 질문에 답할 수 있습니다.

자세한 내용을 보려면 다음을 방문하십시오. 구글 및 PaLM 2 기술 보고서.

비교: PaLM 2와 GPT4

최근 몇 년 동안 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 관심이 급증했습니다. 이러한 모델은 방대한 텍스트 및 코드 데이터 세트에서 학습되며 자연어 처리, 기계 번역 및 코드 생성을 비롯한 다양한 작업에 사용할 수 있습니다.

오늘날 가장 눈에 띄는 LLM 중 두 가지는 Google과 OpenAI에서 각각 개발한 PaLM 2와 GPT-4입니다. 이 블로그 게시물에서는 이 두 모델을 비교하고 크기, 데이터, 기능 및 애플리케이션 측면에서 어떻게 다른지 살펴보겠습니다.

PaLM 2 대 GPT4: 크기

LLM을 구분하는 주요 요인 중 하나는 크기이며, 매개변수 수로 측정됩니다. 매개변수는 모델이 입력을 처리하고 출력을 생성하는 방법을 결정하는 숫자 값입니다. 모델에 매개변수가 많을수록 더 복잡하고 강력하지만 계산 비용이 더 많이 들고 훈련하기 어렵습니다.

PaLM2에는 유니콘(가장 큰 것), Bison, Otter 및 Gecko(가장 작은 것) 등 크기가 다른 4개의 하위 모델이 있습니다. Google은 각 하위 모델에 대한 정확한 매개변수 수를 공개하지 않았습니다. GPT-12에는 125억 1만에서 XNUMX조 개의 매개변수에 이르는 다양한 크기의 XNUMX개 하위 모델이 있습니다. 두 모델 모두 병렬 처리 및 장거리 종속성을 가능하게 하는 신경망 설계인 변환기 아키텍처를 사용합니다.

PaLM 2 대 GPT4: 데이터

LLM을 구별하는 또 다른 요소는 학습된 데이터입니다. 데이터는 모델의 지식과 기술의 원천이며 모델의 성능과 일반화 능력에 영향을 미칩니다. 모델이 훈련되는 더 다양하고 고품질의 데이터일수록 더 다양하고 정확합니다.

PaLM 2는 100개가 넘는 언어와 수학, 과학, 프로그래밍, 문학 등과 같은 다양한 영역에서 교육을 받았습니다. 스팸, 증오심 표현 또는 잘못된 정보와 같이 품질이 낮거나 유해한 텍스트를 필터링하는 선별된 데이터 세트를 사용합니다. PaLM 2는 또한 경로 학습이라는 기술을 사용하여 여러 정보 소스에서 학습하고 일관된 방식으로 결합할 수 있습니다.

GPT-4는 인터넷에서 사용할 수 있는 거의 모든 도메인과 언어를 포함하여 PaLM 2보다 더 다양한 데이터에 대해 학습됩니다. Wikipedia, Reddit, 책, 뉴스 기사, 웹 페이지 등과 같은 다양한 소스에서 스크랩한 825테라바이트의 텍스트로 구성된 Pile이라는 데이터 세트를 사용합니다. GPT-4는 데이터에 필터링이나 큐레이션을 사용하지 않습니다. 즉, 마주치는 모든 텍스트에서 학습할 수 있지만 잠재적으로 편향이나 오류를 물려받을 수도 있습니다.

PaLM 2 대 GPT4: 기능

LLM을 구별하는 세 번째 요소는 기능 또는 생성한 텍스트로 수행할 수 있는 작업입니다. 기능은 모델의 크기와 데이터는 물론 모델이 미세 조정되는 작업에 따라 달라집니다. 미세 조정은 일반 모델을 해당 작업 또는 도메인과 관련된 더 작은 데이터 세트에서 교육하여 특정 작업 또는 도메인에 맞게 조정하는 프로세스입니다.

PaLM 2는 해당 분야에 대한 광범위한 교육 덕분에 논리 및 추론 능력이 향상되었습니다. 고급 수학 문제를 풀고 단계를 설명하며 다이어그램을 제공할 수 있습니다. 또한 20개 이상의 프로그래밍 언어로 코드를 작성 및 디버그하고 여러 언어로 문서를 제공할 수 있습니다. 또한 번역, 요약, 질문 답변, 챗봇 대화, 최신 데이터 등과 같은 다양한 작업 및 도메인에 대한 자연어 텍스트를 생성할 수 있습니다.

그러나 GPT-4는 더 넓은 훈련 데이터 덕분에 Google의 LLM보다 더 다양한 기능을 가지고 있습니다. 현재로서는 상상할 수 있는 거의 모든 작업 또는 도메인에 대해 자연어 텍스트를 생성할 수 있습니다. 그들 중 일부는 번역, 요약, 질문 답변, 챗봇 대화, 텍스트 완성, 텍스트 생성, 텍스트 분석, 텍스트 합성, 텍스트 분류, 텍스트 추출,
텍스트 패러프레이징 등.

평결: PaLM 2 대 GPT4

그것은 당신의 필요에 달려 있습니다. "Google it" 버튼이 있는 추론과 논리에 강한 LLM이 필요한 경우 PaLM 2가 더 나은 선택입니다. 빠르고 텍스트 생성에 능숙하며 자체적으로 입증된 LLM이 필요한 경우 GPT-4가 더 나은 선택입니다.

궁극적으로 LLM을 선택하는 가장 좋은 방법은 두 가지를 모두 시도하고 자신에게 가장 적합한 것이 무엇인지 확인하는 것입니다. AI는 당신의 상상으로만 제한되는 여정입니다.

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이미지 제공: 구글

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