PaLM 2 – это большая языковая модель, разработанная Google и являющаяся преемницей предыдущей современной языковой модели PaLM. PaLM 2 был разработан, чтобы преуспеть в сложных логических задачах, включая программирование и математические вычисления, классификацию, ответы на вопросы, владение несколькими языками и генерацию естественного языка, превосходя своего предшественника в этих областях.
Его улучшенную производительность можно объяснить сочетание трех исследовательских достижений в области больших языковых моделей, включая использование оптимального для вычислений масштабирования, более разнообразную смесь наборов данных для предварительного обучения, а также обновленную архитектуру и цели модели.
PaLM 2 был тщательно оценен на предмет потенциальный вред и предвзятость, которые он может причинить, а также его дальнейшее использование для исследований и внутрипродуктовых приложений. Он основан на принципах ответственной разработки искусственного интеллекта Google и приверженности безопасности. PaLM 2 также демонстрирует улучшенные многоязычные возможности и был предварительно обучен на большом количестве веб-страниц, исходного кода и других наборов данных, что делает его способным кодировать популярные программы. таких языках, как Python и JavaScript, а также генерировать специализированный код на таких языках, как Пролог, Фортран и Verilog.
Улучшенное понимание нюансов человеческого языка в PaLM2 позволяет ему превосходно понимать идиомы и загадки, требующие понимания неоднозначных и переносных значений.
PaLM 2 вносит вклад в функции и инструменты генеративного искусственного интеллекта Google, такие как Bard, инструмент, который помогает в творческом письме и повышении производительности, и API PaLM, который предоставляет платформу для разработки генеративных Приложения искусственного интеллекта.
Вклад PaLM 2 в развитие функций и исследований генеративного искусственного интеллекта основан на подходе Google к ответственному созданию и развертыванию искусственного интеллекта.
Ответы на вопросы про PaLM 2
PaLM 2 является преемником предыдущей языковой модели Google PaLM. Он был разработан, чтобы преуспеть в решении сложных задач рассуждения, включая генерацию кода, ответы на вопросы, классификацию и владение несколькими языками. Модель демонстрирует улучшенную производительность по сравнению со своей предшественницей, во многом благодаря достижениям в области исследований в области оптимального масштабирования вычислений, улучшенному разнообразию в смеси наборов данных перед обучением, а также обновленной архитектуре модели и ее целям. Он был тщательно оценен на предмет потенциального вреда и предвзятости и применяется как в исследованиях, так и в разработке продуктов.
PaLM 2 отличается от оригинального PaLM во многих отношениях. Он использует оптимальное для вычислений масштабирование, что позволяет ему быть меньше, но более эффективным, чем его предшественник, с лучшей общей производительностью, более быстрым выводом и меньшим количеством обслуживаемых параметров. Он также включает в себя более разнообразный и многоязычный набор данных для предварительного обучения, чем текст, преимущественно только на английском языке, используемый в PaLM. Эти достижения привели к повышению производительности при решении задач по рассуждению и повышению уровня многоязычного владения, включая улучшенные возможности перевода.
PaLM 2 был разработан на основе наследия Google в области революционных исследований в области машинного обучения и ответственного искусственного интеллекта. Целью было создать модель, которая преодолевает ограничения предыдущей модели и превосходно справляется с сложными задачами рассуждения. Он предназначен для улучшения взаимодействия с человеческим языком и способности решать сложные задачи, обеспечивая при этом ответственное развертывание и соответствие принципам искусственного интеллекта Google.
Ключевые особенности PaLM 2 включают в себя превосходные способности к рассуждению, а также способность понимать нюансы человеческого языка, улучшение перевода и многоязычное владение. PaLM 2 также демонстрирует продвинутые навыки кодирования и способен генерировать специализированный код даже на таких языках, как Пролог, Фортран и Верилог. Дополнительной особенностью является встроенный контроль над образованием токсичных веществ и улучшенные возможности многоязычной классификации токсичности.
PaLM 2 предназначен для решения сложных задач рассуждения, таких как программирование и математика, классификация, ответы на вопросы, перевод и генерация естественного языка. Он умеет разлагать сложные задачи на более простые подзадачи и понимать идиомы, загадки, неоднозначное и переносное значение слов.
Три ключевых усовершенствования способствуют повышению производительности PaLM 2: использование оптимального для вычислений масштабирования, которое делает модель более эффективной; улучшенный набор наборов данных, включающий сотни человеческих языков и языков программирования, математические уравнения, научные статьи и веб-страницы; а также обновленная архитектура и цель модели, которые позволяют ей изучать различные аспекты языка.
PaLM 2 устраняет потенциальный вред и предвзятость, оцениваясь по ряду потенциальных последующих применений, включая диалог, классификацию, перевод и ответы на вопросы. В ходе его разработки конфиденциальная личная информация удаляется, повторяющиеся документы фильтруются для уменьшения запоминания, а анализ того, как люди представлены в данных предварительного обучения, предоставляется совместно. Он также имеет встроенный контроль над образованием токсичных веществ и демонстрирует улучшенные возможности многоязычной классификации токсичности.
PaLM 2 может кодировать на популярных языках программирования, таких как Python и JavaScript. Кроме того, он может генерировать специализированный код на таких языках, как Пролог, Фортран и Верилог.
PaLM 2 был предварительно обучен на большом объеме данных, включая данные веб-страниц, исходный код и другие наборы данных. Этот обширный и разнообразный корпус предварительного обучения включает в себя сотни человеческих языков и языков программирования, математических уравнений, научных статей и веб-страниц.
Улучшенное понимание нюансов человеческого языка в PaLM 2 достигается благодаря обширному и разнообразному набору данных для предварительного обучения и улучшенной архитектуре модели. Он отлично разбирается в загадках и идиомах, требующих понимания двусмысленных и переносных значений.
PaLM 2 вносит свой вклад в функции и инструменты генеративного искусственного интеллекта Google, обеспечивая такие функции искусственного интеллекта, как суммирование электронной почты в Gmail, а также мозговой штурм и переписывание в Документах. Он также интегрирован в такие продукты, как Bard (инструмент для творческого письма и повышения производительности) и PaLM API (платформа для разработки генеративных приложений искусственного интеллекта).
PaLM 2 играет решающую роль в создании Bard, инструмента Google, который помогает творчески писать и повышать продуктивность. Он использует расширенное понимание языка и генеративные возможности PaLM 2, чтобы помочь пользователям расширить свое воображение и воплотить свои идеи в жизнь.
PaLM API позволяет разработчикам создавать приложения генеративного ИИ с использованием большой языковой модели нового поколения Google, PaLM 2. Он предоставляет платформу для прототипирования идей генеративного ИИ и интегрирует возможности PaLM 2 с Vertex AI Google Cloud.
В PaLM 2 оптимальное с точки зрения вычислений масштабирование работает путем масштабирования размера модели и размера набора обучающих данных пропорционально друг другу. Этот метод делает PaLM 2 меньше, чем PaLM, но более эффективным с лучшей производительностью, включая более быстрый вывод, меньшее количество параметров для обслуживания и более низкую стоимость обслуживания.
В архитектуре и целях модели PaLM 2 было внесено несколько улучшений по сравнению с ее предшественником. PaLM 2 имеет улучшенную архитектуру и обучен решению множества различных задач, каждая из которых помогает модели лучше изучать различные аспекты языка.
PaLM 2 оценивался на предмет его потенциального вреда и предвзятости, возможностей и последующего использования в исследованиях и внутрипродуктовых приложениях. Он был протестирован на таких задачах, как WinoGrande и BigBench-Hard, и оказался значительно более многоязычным, чем предыдущая модель, достигая лучших результатов в таких тестах, как XSum, WikiLingua и XLSum. Кроме того, улучшены возможности перевода по сравнению с PaLM и Google Translate на такие языки, как португальский и китайский.
PaLM 2 обучен понимать двусмысленные и переносные значения слов, а не только их буквальное значение. Благодаря предварительному обучению на разнообразном наборе данных и улучшенной архитектуре модели он превосходно разбирается в загадках и идиомах, которые часто требуют такого понимания.
Да, PaLM 2 способен генерировать специализированный код на таких языках, как Пролог, Фортран и Верилог. Он прошел предварительное обучение на большом объеме исходного кода, что дало ему знания для создания такого специализированного кода.
PaLM 2 играет ключевую роль в подходе Google к ответственной разработке искусственного интеллекта. Это соответствует принципам Google по ответственной разработке искусственного интеллекта и обеспечению безопасности. В ходе его разработки были тщательно оценены потенциальный вред, предубеждения, возможности и дальнейшее использование. Конфиденциальная личная информация была удалена из данных перед обучением, и был оценен потенциальный вред, связанный с уровнями токсичности и социальной предвзятостью.
PaLM 2 используется в других современных моделях, таких как Med-PaLM 2 и Sec-PaLM. Эти приложения демонстрируют универсальность и адаптируемость PaLM 2, поскольку его можно интегрировать в различные модели и области, что еще больше повышает его генеративные возможности и эффективность.
Плюсы и минусы PaLM 2
Плюсы
Расширенные возможности рассуждения
Улучшенная архитектура
Предварительное обучение на разнообразном наборе данных
Превосходное многоязычное владение
Генерация кода на разных языках
Владеет образным языком
Выявляет потенциальный вред, предубеждения
Приверженность Google обеспечению безопасности
Оценивает потенциальный вред
Поддержка таких функций, как Bard
Лучше, чем предыдущие модели
Использование оптимального для вычислений масштабирования
входит в Mail.ru GroupРЕКЛАМА
входит в Mail.ru GroupРЕКЛАМА
входит в Mail.ru GroupРЕКЛАМА
Премия Рунета 2022РЕКЛАМА
РЕКЛАМА
