Dacă ești un „explorator” al inteligenței artificiale (AI), cu siguranță trebuie să știi ce este PaLM 2 și care sunt caracteristicile acestui model de limbaj mare (LLM – Large Language Model).
PaLM (Pathway Language Model) 2 este un nou model de limbaj mare (LLM) – așa cum am spus și în introducere – dezvoltat de către Google și anunțat la conferința Google I/O din 2023. Este a doua iterație a lui PaLM, care a fost lansată în aprilie 2022. Acesta este conceput pentru a avea capacități îmbunătățite în ceea ce privește multilingvismul, raționamentul și programarea.
În ciuda faptului că PaLM 2 are capacități mai avansate, acesta este mult mai rapid și mai eficient decât versiunea anterioară. În plus, PaLM 2 este dezvoltat in patru dimensiuni, pentru a putea fi integrat mai ușor atât pe sisteme complexe cu infrastructură solidă, cât și pe sisteme simple, mobile. În ordinea marimii, cele patru dimensiuni ale PaLM 2 sunt: Gecko, Otter, Bison și Unicorn. Gecko este atât de ușor încât poate funcționa pe dispozitive mobile și este suficient de rapid pentru aplicații interactive chiar și dacă dispozitivul este pe modul offline. Așadar, vobim despre un model de inteligență artificială foarte versatil, care poate fi adaptat cu usurință într-o gamă largă de aplicații.
După ce ai aflat în linii mari ce este PaLM 2, sa vedem caracteristicile cheie ale acestui model de limbaj larg (LLM) pentru inteligență artificială.
Ce este PaLM 2 și ce caracteristici are
Pe lăngă versatilitatea despre care am spus mai sus, PaLM 2 este un model de limbaj de ultimă generație, cu capacități îmbunătățite în ceea ce privește multilingvismul, raționamentul și programarea.
Multilinguality
PaLM 2 este antrenat intens pe texte multilingve, care acoperă peste 100 de limbi. Aceasta a îmbunătățit semnificativ capacitatea sa de a înțelege, genera și traduce texte complexe – inclusiv idiomuri, poezii și ghicitori – într-o gamă largă de limbi. PaLM 2 trece și de examenele avansate de competență lingvistică la nivel „master„.
PaLM 2 este antrenat pe un set de date care include un procent mai mare de date non-engleze decât modelele de limbi mari anterioare, ceea ce este benefic pentru sarcinile multilingve (de exemplu, traducerea și răspunsul la întrebări în mai multe limbi), deoarece modelul este expus la o varietate mai mare de limbi. si culturi. Acest lucru permite modelului să învețe nuanțele fiecărei limbi.
Pe lângă datele monolingve non-engleze, PaLM 2 este, de asemenea, instruit pe date paralele care acoperă sute de limbi sub formă de perechi de text sursă și țintă, unde o parte este în limba engleză. Includerea datelor multilingve paralele îmbunătățește și mai mult capacitatea modelului de a înțelege și de a genera text multilingv. De asemenea, înrădăcinează o capacitate inerentă de a traduce în model, care poate fi utilă pentru diverse sarcini.
Reasoning
Raționamentrul este o altă caracteristică importantă a modelului PaLM 2. Setul de date extins al PaLM 2 include lucrări științifice și pagini web care conțin expresii matematice. Ca rezultat, acesta demonstrează capacități îmbunătățite în logica raționamentului, raționamentul comun și matematică.
Coding
PaLM 2 a fost preantrenat pe o cantitate mare de seturi de date cu cod sursă disponibil public. Aceasta înseamnă că exceleaza în limbaje de programare populare precum Python și JavaScript, dar poate genera și cod specializat în limbaje precum Prolog, Fortran și Verilog.
Informații complete despre ce este PaLM 2 și ce caracteristici are, găsiți in PaLM 2 Technical Report.
PaLM 2 pentru Google BARD
Compania Google a anunțat recent mutarea Google BARD de pe modelul LaMDA (Language Model for Dialogue Applications), pe modelul de limbaj PaLM 2, pentru a oferi o mai mare putere noului serviciu de chat AI.
