Встречайте PaLM 2, последнюю попытку Google вернуться к гонке ИИ

Google I/O приносит свежий LLM в гонку ИИ. Познакомьтесь с новым движком Bard AI, PaLM 2. Сможет ли он конкурировать с GPT4 и помочь Google в гонке ИИ?

Мы задали этот вопрос непосредственно чат-боту Google с искусственным интеллектом Барду, и вот его ответ:

«Да, PaLM 2 может составить конкуренцию GPT4 и помочь Google в гонке ИИ. Palm 2 — более новая модель, чем GPT4, и она была обучена на большем наборе данных текста и кода. Это означает, что Palm 2 может быть более мощным и универсальным, чем GPT4.

Кроме того, PaLM 2 имеет открытый исходный код, что означает, что каждый может использовать и улучшать его. Это означает, что Palm 2 может получить более широкое распространение, чем GPT4, который доступен лишь немногим избранным компаниям.

Наконец, у Google много ресурсов и опыта в области ИИ. Это означает, что у Google есть хорошие возможности для разработки и улучшения PaLM 2 и использования его для создания новых и инновационных продуктов и услуг.

В целом, у PaLM 2 есть все шансы стать крупным игроком в гонке ИИ. Это мощная и универсальная модель, доступная каждому. У Google есть ресурсы и опыт для разработки и улучшения PaLM 2 и использования его для создания новых и инновационных продуктов и услуг».

-Бард ИИ

Это амбициозный ответ, но если Google не хочет потерять свои позиции в быстро развивающейся индустрии искусственного интеллекта, он должен быть правильным.

Что такое PaLM2?

PaLM (Pathway Language Model) 2 — это новая большая языковая модель (LLM), разработанная Google и анонсированная на конференции Google I/O в 2023 году. Это вторая итерация PaLM, которая была запущена в апреле 2022 года. Она предназначена для улучшения возможностей многоязычия, рассуждений и кодирования.

• многоязычие: PaLM2 обучен более чем 100 языкам, включая идиомы, стихи и загадки. Он также может сдавать экзамены на продвинутое знание языка на уровне «эксперт».
• аргументация: PaLM2 лучше справляется с логикой, здравым смыслом и математикой, чем предыдущие модели. Он был обучен на широком наборе данных, который включает научные статьи и веб-страницы, содержащие математические выражения.
• Кодирование: PaLM2 влечет за собой существенное усовершенствование кодирования. Это примечательное обновление включает в себя всестороннее обучение более чем 20 языкам программирования, включая как широко используемые, так и специализированные языки, такие как Prolog и Fortran. Google подчеркивает, что его новый LLM может даже предлагать многоязычную документацию, объясняющую процесс генерации кода, что делает эту разработку потенциально значительным шагом вперед для программистов, стремящихся к повышению квалификации и понимания.

Ожидается, что PaLM 2 будет поддерживать более 25 продуктов и функций Google, таких как Google Assistant, Google Translate, Google Photos и Google Search. Также ожидается, что он будет конкурировать с OpenAI GPT-4, еще одним LLM с более чем одним триллионом параметров.

Сегодня мы представляем нашу последнюю модель PaLM, PaLM 2, которая основана на наших фундаментальных исследованиях и новейшей инфраструктуре. Он отлично справляется с широким спектром задач и прост в развертывании. Сегодня мы анонсируем более 25 продуктов и функций на базе PaLM 2. #GoogleIO

- Google (@Google) 10 мая 2023

Эти улучшения могут быть очень полезны, и если вам нужна «облегченная версия» для мобильных устройств, Google уже подумал об этом. PaLM2 выпускается в четырех размерах:

• Геккон
• Выдра
• Бизон
• Единорог

Gecko — самая маленькая и быстрая модель, которая может работать на мобильных устройствах даже в автономном режиме. Otter, Bison и Unicorn — более крупные и мощные модели, способные выполнять более сложные задачи.

Как работает PaLM 2?

PaLM 2 — это модель нейронной сети, которая обучается на большом наборе данных текста и кода. Модель способна изучать отношения между словами и фразами и может использовать эти знания для выполнения различных задач.

Однако, по словам Google, Bard на базе PaLM 2 все еще является экспериментом. Иногда он может ошибаться, может быть не в состоянии понять все типы текста или галлюцинировать. Google считает, что по мере дальнейшего развития он станет еще более защищенным от ошибок.

Параметры Google PaLM 2

Параллельно с подходом OpenAI Google решил раскрыть ограниченные технические особенности методологии обучения, используемой для этой продвинутой модели, включая точное количество параметров. Тем не менее, стоит отметить, что PaLM 2 — грозная модель, обладающая внушительной шкалой в 540 миллиардов параметров.

Предоставленная Google информация освещает основу PaLM2 на их последней платформе JAX и инфраструктуре TPU v4, отражая их стремление использовать передовые технологии для облегчения разработки и повышения производительности модели.

Что вы можете сделать благодаря PaLM 2?

Palm 2, усовершенствованная модель большого языка (LLM), разработанная Google, представляет собой передовой прорыв и в настоящее время доступна для широкой публики. Последний LLM от Google обучен на массивном наборе данных текста и кода и способен выполнять широкий спектр задач, в том числе:

• Понимание естественного языка: PaLM2 может понимать смысл текста, даже если он сложный или неоднозначный.
• Генерация естественного языка: PaLM2 может генерировать связный и грамматически правильный текст.
• Генерация кода: PaLM2 может генерировать код на различных языках программирования.
• Переводы: PaLM2 может переводить текст с одного языка на другой.
• Ответ на вопрос: PaLM2 может отвечать на вопросы о тексте, коде и реальном мире.

С PaLM 2 Бард обещает почти все, что GPT4 может предложить в ChatGPT, с актуальной информацией.

Как использовать PaLM 2?

Самый простой способ использования/доступа к PaLM 2 — это использование Bard AI. Чтобы использовать Bard, просто нажмите здесь.

Кроме того, PaLM 2 будет доступен через Google AI Platform. Вы можете использовать его для создания текста, перевода языков, написания различного творческого контента и информативных ответов на ваши вопросы.

Чтобы узнать больше об этом, пожалуйста, посетите Google и Технический отчет PaLM 2.

Сравнение: PaLM 2 и GPT4

В последние годы наблюдается всплеск интереса к моделям больших языков (LLM). Эти модели обучаются на массивных наборах данных текста и кода, и их можно использовать для различных задач, включая обработку естественного языка, машинный перевод и генерацию кода.

Двумя наиболее известными сегодня LLM являются PaLM 2 и GPT-4, разработанные Google и OpenAI соответственно. В этом сообщении блога мы сравним эти две модели и посмотрим, чем они отличаются по размеру, данным, возможностям и приложениям.

PaLM 2 против GPT4: Размер

Одним из основных факторов, отличающих LLM, является их размер, измеряемый количеством имеющихся у них параметров. Параметры — это числовые значения, которые определяют, как модель обрабатывает входные данные и генерирует выходные данные. Чем больше параметров у модели, тем она сложнее и мощнее, но и тем дороже в вычислительном отношении и сложнее в обучении.

PaLM2 имеет четыре подмодели разных размеров: Unicorn (самая большая), Bison, Otter и Gecko (самая маленькая). Google не раскрывает точное количество параметров для каждой подмодели. GPT-4 имеет 12 подмоделей разного размера, от 125 миллионов до 1 триллиона параметров. Обе модели используют архитектуру преобразователя, которая представляет собой конструкцию нейронной сети, обеспечивающую параллельную обработку и долгосрочные зависимости.

PaLM 2 против GPT4: данные

Еще одним фактором, отличающим LLM, являются данные, на которых они обучаются. Данные являются источником знаний и навыков для моделей и влияют на их производительность и способность к обобщению. Чем на более разнообразных и качественных данных обучается модель, тем она более универсальна и точна.

PaLM 2 обучается более чем 100 языкам и различным областям, таким как математика, естественные науки, программирование, литература и многое другое. Он использует специально подобранный набор данных, который отфильтровывает некачественный или вредоносный текст, например спам, разжигание ненависти или дезинформацию. PaLM 2 также использует технику, называемую путевым обучением, которая позволяет учиться из нескольких источников информации и последовательно комбинировать их.

GPT-4 обучается на более широком спектре данных, чем PaLM 2, охватывая почти все домены и языки, доступные в Интернете. Он использует набор данных под названием Pile, который состоит из 825 терабайт текста, извлеченного из различных источников, таких как Википедия, Reddit, книги, новостные статьи, веб-страницы и т. д. GPT-4 не использует какую-либо фильтрацию или курирование своих данных, что означает, что он может учиться на любом тексте, с которым сталкивается, но также потенциально может наследовать свои предубеждения или ошибки.

PaLM 2 против GPT4: возможности

Третий фактор, отличающий LLM, — это их возможности или то, что они могут делать с генерируемым текстом. Возможности зависят как от размера и данных моделей, так и от задач, для которых они настроены. Тонкая настройка — это процесс адаптации общей модели к конкретной задаче или предметной области путем ее обучения на меньшем наборе данных, относящемся к этой задаче или предметной области.

PaLM 2 обладает улучшенными способностями к логике и рассуждениям благодаря широкому обучению в этих областях. Он может решать сложные математические задачи, объяснять свои шаги и предоставлять диаграммы. Он также может писать и отлаживать код более чем на 20 языках программирования и предоставлять документацию на нескольких языках. Он также может генерировать текст на естественном языке для различных задач и областей, таких как перевод, обобщение, ответы на вопросы, разговор с чат-ботом, актуальные данные и многое другое.

Однако GPT-4 обладает более универсальными возможностями, чем LLM от Google, благодаря более широким обучающим данным. На данный момент он может генерировать текст на естественном языке практически для любой мыслимой задачи или предметной области. Некоторые из них: перевод, обобщение, ответы на вопросы, разговор с чат-ботом, завершение текста, генерация текста, анализ текста, синтез текста, классификация текста, извлечение текста,
перефразирование текста и многое другое.

Вердикт: PaLM 2 против GPT4

Это зависит от ваших потребностей. Если вам нужен LLM с сильными рассуждениями и логикой, с кнопкой «Погуглить», то PaLM 2 — лучший выбор. Если вам нужен быстрый LLM, хорошо генерирующий текст и зарекомендовавший себя, то GPT-4 — лучший выбор.

В конечном счете, лучший способ выбрать LLM — это попробовать их обоих и посмотреть, какой из них лучше всего подходит для вас. ИИ — это путешествие, ограниченное только вашим воображением.

О, вы новичок в ИИ, и все кажется слишком сложно? Продолжай читать…

---

Изображение предоставлено: Google

AI 101

Вы все еще можете сесть на поезд ИИ! Мы создали подробную глоссарий ИИ для наиболее часто используемых термины искусственного интеллекта и объяснить основы искусственного интеллекта так же хорошо как риски и преимущества ИИ. Не стесняйтесь использовать их. Обучение как использовать ИИ меняет правила игры! AI модели изменит мир.

В следующей части вы найдете лучшие инструменты ИИ использовать для создания видеороликов, созданных искусственным интеллектом, и многого другого.

Инструменты ИИ, которые мы рассмотрели

Почти каждый день появляется новый инструмент, модель или функция, которые меняют нашу жизнь, и мы уже рассмотрели некоторые из лучших:

• Инструменты искусственного интеллекта для преобразования текста в текст

Вы хотите узнать как эффективно использовать ChatGPT? У нас есть несколько советов и рекомендаций для вас, не переключаясь на ЧатGPT Plus, Как как загрузить PDF в ChatGPT! Однако, когда вы хотите использовать инструмент AI, вы можете получить такие ошибки, как «ChatGPT сейчас загружен» и «слишком много запросов за 1 час, повторите попытку позже». Да, это действительно досадные ошибки, но не волнуйтесь; мы знаем, как их исправить. Бесплатно ли ChatGPT плагиат? Однозначный ответ найти сложно. Если вы боитесь плагиата, смело используйте ИИ для проверки на плагиат. Также вы можете проверить другие AI чатботы и авторы эссе ИИ для лучших результатов.

• Инструменты искусственного интеллекта для преобразования текста в изображение

Пока есть еще некоторые дебаты об изображениях, созданных искусственным интеллектом, люди все еще ищут лучшие генераторы искусства AI. Заменит ли ИИ дизайнеров? Продолжайте читать и узнайте.

• Видео инструменты ИИ
• Инструменты для презентаций ИИ
• поисковые системы ИИ
• Инструменты искусственного интеллекта для дизайна интерьера
• Другие инструменты ИИ

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• ПлатонАйСтрим. Анализ данных Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• Чеканка будущего с Эдриенн Эшли. Доступ здесь.
• Покупайте и продавайте акции компаний PREIPO® с помощью PREIPO®. Доступ здесь.
• Источник: https://dataconomy.com/2023/05/11/what-is-palm-2-vs-gpt4-google-ai-bard/