Intro
PaLM (Pathways Language Model) on Google'i täiustatud laiaulatuslik NLP-mudel, mis on mõeldud keele mõistmise, järelduste tegemise ja tehisintellektipõhise tekstiloomingu täiustamiseks. See kasutab Pathwaysi süsteemi, võimaldades ühe mudeli üldistamist mitme NLP-ülesande jaoks.
Kuidas PaLM töötab
PaLM tugineb varasematele trafopõhistele arhitektuuridele, optimeerides jõudlust:
1. Massiivne koolitus
- Treenitud 540 miljardi parameetriga, mis teeb sellest ühe suurima NLP-mudeli.
- Kasutab väga erinevaid andmekogumeid, et parandada üldistamist eri keelte ja valdkondade vahel.
2. Vähese ja nulltähega õppimine (Few-Shot and Zero-Shot Learning)
- Võimaldab tehisintellekti täita ülesandeid minimaalsete näidetega, vähendades sõltuvust ulatuslikest märgistatud andmekogumitest.
3. Täiustatud loogiline mõtlemine
- Kasutab mõtteahelat, parandades probleemide lahendamise võimekust NLP ülesannetes.
Mis on PaLM-E?
PaLM-E on Google'i multimodaalne, kehastatud tehisintellekti mudel, mis integreerib PaLMi keeletöötluse robotite ja nägemismudelite tegeliku tajuga. See võimaldab tehisintellekti süsteemidel mõista ja suhelda füüsilise maailmaga teksti, nägemise ja andurite sisendite kaudu.
Kuidas PaLM-E töötab
1. Multimodaalne õppimine
- Töötleb ja integreerib teksti, pilte, videoid ja andurite andmeid.
- Võimaldab sujuva tehisintellekti interaktsiooni keele ja tegeliku maailma tajumise vahel.
2. Taju-tegevuse kaardistamine
- Rakendab NLP-d, et tõlgendada ja täita robotite ülesandeid, mis põhinevad reaalsetel sisendandmetel.
3. Enesekontrollitud õppimine
- Kasutab tohutuid andmehulki, et parandada robotautomaatika tõhusust ja multimodaalset mõistmist.
PaLM ja PaLM-E rakendused
✅ Täiustatud vestluslik AI
- Võimaldab järgmise põlvkonna vestlusroboteid, millel on täiustatud arutlusvõime ja kontekstuaalne arusaamine.
✅ Multimodaalne tehisintellekt robootikas
- Võimaldab tehisintellekti süsteemidel töödelda visuaalset, tekstilist ja sensoorset sisendit reaalsete rakenduste jaoks.
✅ Teksti ja koodi genereerimine
- Abistab kvaliteetses teksti täitmisel, programmeerimiskoodi genereerimisel ja andmete tõlgendamisel.
✅ Tehisintellektipõhine otsing ja kokkuvõtete tegemine
- Parandab tehisintellekti võimet analüüsida ja teha tõhusat kokkuvõtet keerulistest andmekogumitest.
PaLM ja PaLM-E kasutamise eelised
- Parem üldistus mitme NLP-ülesande puhul.
- Multimodaalne kohandatavus keele, nägemise ja robootika rakenduste jaoks.
- Paremad probleemide lahendamise võimalused koos loogilise mõtlemise täiustustega.
Parimad praktikad tehisintellekti optimeerimiseks PaLM ja PaLM-E abil
✅ Multimodaalsete võimete võimendamine
- Kasutage teksti-, pildi- ja sensoripõhiseid sisendeid, et suurendada tehisintellekti tõhusust.
✅ Peenhäälestus konkreetsete ülesannete jaoks
- Mudelite treenimine valdkonnaspetsiifiliste andmetega, et parandada jõudlust sihtotstarbeliste rakenduste puhul.
✅ Eetiliste tehisintellekti tavade rakendamine
- tegeleda eelarvamuste, läbipaistvuse ja vastutustundliku tehisintellekti kasutamisega suuremahuliste mudelite kasutuselevõtmisel.
Levinumad vead, mida vältida
❌ Mudeli tõlgendatavuse eiramine
- Tagage, et väljundid on seletatavad ja kooskõlas inimeste ootustega.
❌ Liigne tuginemine ühe ülesande koolitusele
- Treenida tehisintellekti üldistamist mitmete reaalsete rakenduste puhul.
PaLM ja PaLM-E rakendamise vahendid ja raamistikud
- Google AI & TensorFlow: pakub juurdepääsu suuremahulistele tehisintellekti uurimismudelitele.
- Kallistav nägu Transformers: Pakkumised NLP raamistikud mudeli peenhäälestamiseks.
- DeepMind & Google Research: Toetab multimodaalse tehisintellekti alaseid teadusuuringuid.
Kokkuvõte: Tehisintellekti edendamine PaLM ja PaLM-E abil
PaLM ja PaLM-E kujutavad endast märkimisväärset hüpet NLP ja multimodaalse tehisintellekti valdkonnas, ühendades sügava keele mõistmise ja tegeliku tajumise. Neid mudeleid kasutades saavad ettevõtted tõhustada automatiseerimist, tehisintellektipõhist suhtlemist ja robootikavõimalusi.
