Google представляет новую нейросеть PaLM 2

12.05.2023

Google анонсировала PaLM 2: свою новейшую языковую модель ИИ и конкурента таким системам, как GPT-4 от OpenAI. Языковая модель подходит для решения математических задач и может работать даже на смартфоне

Google представляет новую нейросеть PaLM 2

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

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».
Рассуждение : PaLM2 может обрабатывать логику, здравый смысл и математику лучше, 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.

PaLM2 выпускается в четырех размерах:

Gecko
Otter
Bison
Unicorn

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.

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.

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. Вот некоторые из них: перевод, обобщение, ответы на вопросы, разговор с чат-ботом, завершение текста, генерация текста, анализ текста, синтез текста, классификация текста, извлечение текста, перефразированиетекста 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.

Как использовать PaLM 2?

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

Поскольку у Google Bard больше нет списка ожидания, чтобы получить доступ, все, что вам нужно сделать, это посетить страницу Google Bard и войти в свою личную учетную запись Gmail.

#PaLM2 #ChatGPT #chatgpt4 #chatgptэто #chatgptвроссии #chatgpttelegram #chatgptнарусском #chatgptонлайн #chatgptскачать #chatgpttelegrambot #ии #генерациятекста #открытый_исходный_код #языковыемодели #модельgpt35