Hva er PaLM 2 og hvilke funksjoner har den?

Hvis du er en "utforsker" av kunstig intelligens (AI), må du definitivt vite hva det er PaLM 2 og hva kjennetegner denne store språkmodellen (LLM – Large Language Model).

PaLM (Pathway Language Model) 2 er en ny stor språkmodell (LLM) – som jeg sa i innledningen – utviklet av Google og annonsert på konferansen Google I/O fra 2023. Det er den andre iterasjonen av den PaLM, som ble lansert i april 2022. Den er designet for å ha forbedrede muligheter mht flerspråklighet, DØMMEKRAFT og avtalen.

Til tross for at PaLM 2 har mer avanserte muligheter, den er mye raskere og mer effektiv enn den forrige versjonen. Dessuten, PaLM 2 er utviklet i fire dimensjoner, for lettere å kunne integreres både på komplekse systemer med solid infrastruktur og på enkle, mobile systemer. I størrelsesorden er de fire dimensjonene til PaLM 2 er: Gecko, Otter, Bison og Unicorn. Gecko den er så lett at den kan fungere på mobile enheter og er rask nok for interaktive applikasjoner selv om enheten er i frakoblet modus. Så vi snakker om en veldig allsidig AI-modell som enkelt kan tilpasses til et bredt spekter av applikasjoner.

Etter at du har funnet ut hva det er PaLM 2, la oss se hovedtrekkene til denne brede språkmodellen (LLM) for kunstig intelligens.

Hva er PaLM 2 og hvilke funksjoner har den?

I tillegg til allsidigheten jeg nevnte ovenfor, er PaLM 2 en toppmoderne språkmodell med forbedrede muligheter når det gjelder flerspråklighet, resonnement og programmering.

Multilinguality

PaLM 2 den er intensivt trent på flerspråklige tekster, og dekker mer enn 100 språk. Dette forbedret hans evne til å forstå, generere og oversette komplekse tekster – inkludert idiomer, dikt og gåter – til et bredt spekter av språk. PaLM 2 består også de avanserte språkkunnskapseksamenene ved "master".

PaLM 2 er trent på et datasett som inkluderer en høyere prosentandel av ikke-engelske data enn tidligere store språkmodeller, noe som er fordelaktig for flerspråklige oppgaver (f.eks. å oversette og svare på spørsmål på flere språk) fordi modellen er eksponert for et bredere utvalg av språk . og kulturer. Dette gjør at modellen kan lære nyansene til hvert språk.

I tillegg til ikke-engelske enspråklige data, er PaLM 2 også trent på parallelle data som dekker hundrevis av språk i form av kilde- og måltekstpar, hvor en del er på engelsk. Inkludering av parallelle flerspråklige data forbedrer modellens evne til å forstå og generere flerspråklig tekst ytterligere. Den legger også inn en iboende evne til å oversette til modellen, noe som kan være nyttig for ulike oppgaver.

Reasoning

Resonnement er et annet viktig trekk ved modellen PaLM 2. Det utvidede datasettet av PaLM 2 inkluderer vitenskapelige artikler og nettsider som inneholder matematiske uttrykk. Som et resultat demonstrerer han forbedrede evner i resonnementlogikk, vanlig resonnement og matematikk.

Koding

PaLM 2 ble fortrent på en stor mengde offentlig tilgjengelige kildekodedatasett. Dette betyr at den utmerker seg i populære programmeringsspråk som f.eks Python og JavaScript, men kan også generere spesialisert kode på språk som f.eks Prolog, Fortran og Verilog.

Full informasjon om hva PaLM 2 er og hvilke funksjoner den har, finner du i PaLM 2 Technical Report.

PaLM 2 til Google BARD

Selskap Google annonserte nylig flyttingen Google BARD fra modellen LaMDA (Language Model for Dialogue Applications), på språkmodellen PaLM 2, for å gi mer kraft til den nye tjenesten chat AI.

Lidenskapelig opptatt av alt som betyr dingser, operativsystemer, WordPress, JavaScript, har jeg skrevet med glede på stealthsettings.com siden 2006, og jeg liker å oppdage nye ting om macOS, Linux, Windows, iOS og Android operativsystemer. Jeg utforsker WordPress, WooCommerce og webserveroptimalisering for nettbutikker og pressenettsteder.

Legg igjen en kommentar

Your Mastodon Instance