Uvod
PaLM (Pathways Language Model) je Googlov napredni obsežni model NLP, zasnovan za izboljšanje globokega razumevanja jezika, sklepanja in ustvarjanja besedil na podlagi umetne inteligence. Izkorišča sistem Pathways in omogoča, da en sam model posplošuje več nalog NLP.
Kako deluje PaLM
PaLM temelji na prejšnjih arhitekturah, ki temeljijo na transformatorjih, in optimizira zmogljivost z:
1. Usposabljanje v velikem obsegu
- Usposobljen je za 540 milijard parametrov, kar ga uvršča med največje modele NLP.
- Uporablja zelo različne nabore podatkov za izboljšanje posploševanja med jeziki in področji.
2. Učenje z nekaj posnetki in brez posnetkov
- Omogoča umetni inteligenci, da opravlja naloge z minimalnim številom primerov, kar zmanjšuje odvisnost od obsežnih naborov označenih podatkov.
3. Okrepljeno logično sklepanje
- Uporablja spodbujanje miselne verige in tako izboljša zmožnosti reševanja problemov pri nalogah NLP.
Kaj je PaLM-E?
PaLM-E je Googlov multimodalni, utelešeni model umetne inteligence, ki združuje obdelavo jezika PaLM z zaznavanjem resničnega sveta iz robotskih in vidnih modelov. Sistemom umetne inteligence omogoča razumevanje in interakcijo s fizičnim svetom prek besedila, vida in senzorskih vhodov.
Kako deluje PaLM-E
1. Multimodalno učenje
- obdeluje in združuje besedilo, slike, videoposnetke in senzorske podatke.
- Omogoča nemoteno interakcijo umetne inteligence med jezikom in zaznavanjem resničnega sveta.
2. Prikaz zaznavanja in dejanj
- Uporablja NLP za interpretacijo in izvajanje robotskih nalog na podlagi vhodnih podatkov iz resničnega sveta.
3. Samonadzorovano učenje
- Uporablja velike količine podatkov za izboljšanje učinkovitosti robotske avtomatizacije in večmodalnega razumevanja.
Uporaba PaLM in PaLM-E
✅ Napredna pogovorna umetna inteligenca
- Klepetalnim robotom naslednje generacije omogoča izboljšano sklepanje in razumevanje konteksta.
✅ Multimodalna umetna inteligenca v robotiki
- Sistemom umetne inteligence omogoča obdelavo vizualnih, besedilnih in senzoričnih vhodnih podatkov za aplikacije v resničnem svetu.
✅ Ustvarjanje besedila in kode
- Pomaga pri visokokakovostnem dopolnjevanju besedila, ustvarjanju programske kode in interpretaciji podatkov.
✅ Iskanje in povzemanje z umetno inteligenco
- Izboljša sposobnost umetne inteligence za učinkovito analizo in povzemanje zapletenih podatkovnih nizov.
Prednosti uporabe PaLM in PaLM-E
- Izboljšana posplošitev pri več nalogah NLP.
- Multimodalna prilagodljivost za jezikovne, vidne in robotske aplikacije.
- Boljše zmožnosti reševanja problemov z izboljšavami logičnega sklepanja.
Najboljše prakse za optimizacijo umetne inteligence s PaLM in PaLM-E
✅ Uporaba multimodalnih zmogljivosti
- Uporabljajte besedilne, slikovne in senzorske vhodne podatke, da povečate učinkovitost umetne inteligence.
✅ Natančna nastavitev za posebne naloge
- Usposabljanje modelov na podatkih, specifičnih za posamezno področje, za boljšo učinkovitost v ciljnih aplikacijah.
✅ Izvajanje etičnih praks umetne inteligence
- obravnavanje pristranskosti, preglednosti in odgovorne uporabe umetne inteligence pri uvajanju obsežnih modelov.
Najpogostejše napake, ki se jim je treba izogniti
❌ Neupoštevanje interpretacije modela
- Zagotovite, da so rezultati razložljivi in usklajeni s pričakovanji ljudi.
❌ Preveliko zanašanje na usposabljanje za eno samo nalogo
- Usposabljanje umetne inteligence za posploševanje v več aplikacijah v resničnem svetu.
Orodja in okviri za izvajanje PaLM in PaLM-E
- Google AI in TensorFlow: omogoča dostop do obsežnih raziskovalnih modelov umetne inteligence.
- Objem obraza Transformerji: Ponuja okvire NLP za natančno prilagajanje modelov.
- Raziskave DeepMind in Google: Podpira raziskave na področju multimodalne umetne inteligence.
Zaključek: Napredek umetne inteligence s PaLM in PaLM-E
PaLM in PaLM-E predstavljata velik napredek na področju NLP in multimodalne umetne inteligence, saj združujeta poglobljeno razumevanje jezika z zaznavanjem resničnega sveta. Z uporabo teh modelov lahko podjetja izboljšajo avtomatizacijo, interakcije, ki jih poganja umetna inteligenca, in zmogljivosti robotike.
