Skip to content

Petaflop.hu

A gondolkodás új dimenziója – tech hírek és fejlesztések

Menu
  • Címlap
  • Elektronika
  • Szoftver
  • Innovációk
  • VR/AR
  • AI Toolkit
Menu

A mesterséges intelligencia versenye felpörög: A Google bejelentette a PaLM 2-t, a GPT-4-re adott válaszát

Posted on 2023.05.15.

Szerdán a Google bemutatta a PaLM 2-t, az OpenAI GPT-4-hez hasonló alapnyelvi modellek családját. A kaliforniai Mountain View-ban tartott Google I/O rendezvényen a Google elárulta, hogy a PaLM 2-t már 25 termék, köztük a Bard társalgási AI-asszisztens működtetéséhez használja.

A Google válasza a ChatGPT-re már mindenki számára elérhető az Egyesült Államokban, új funkciókkal bővülve. A PaLM 2 a nagy nyelvi modellek (LLM) családjaként hatalmas mennyiségű adaton lett betanítva, és a következő szó előrejelzését végzi, amely az ember által adott prompt bevitel után a legvalószínűbb szöveget adja ki. A PaLM a “Pathways Language Model” rövidítése, a “Pathways” pedig a Google-nál létrehozott gépi tanulási technika. A PaLM 2 az eredeti PaLM folytatása, amelyet a Google 2022 áprilisában jelentett be.

A Google szerint a PaLM 2 több mint 100 nyelvet támogat, és képes “érvelésre”, kódgenerálásra és többnyelvű fordításra. Sundar Pichai, a Google vezérigazgatója elmondta, hogy a PaLM 2 négyféle méretben készül: Gecko, Otter, Bison, Unicorn. A Gecko a legkisebb, és a hírek szerint mobileszközön is futtatható. A Bard mellett a PaLM 2 áll a Docs, Sheets és Slides AI-funkciók mögött.

Mindez szép és jó, de hogyan viszonyul a PaLM 2 a GPT-4-hez? A PaLM 2 technikai jelentésében úgy tűnik, hogy a GPT-4-et néhány matematikai, fordítási és következtetési feladatban is legyőzi. A valóság azonban nem biztos, hogy megfelel a Google összehasonlító tesztjeinek. Ethan Mollick, a Wharton professzora, aki gyakran ír a mesterséges intelligenciáról, a Bard PaLM 2 változatának felületes értékelése során úgy találta, hogy a PaLM 2 teljesítménye rosszabbnak tűnik, mint a GPT-4 és a Bing teljesítménye különböző informális nyelvi teszteken, amit egy Twitter-fonalban részletezett.

A közelmúltig a PaLM nyelvi modellcsalád a Google Research belső terméke volt, amely nem volt elérhető a fogyasztók számára, de a Google márciusban korlátozott API-hozzáférést kezdett biztosítani. Az első PaLM mégis a hatalmas mérete miatt volt figyelemre méltó: 540 milliárd paramétert tartalmazott. A paraméterek olyan numerikus változók, amelyek a modell megtanult “tudásaként” szolgálnak, és lehetővé teszik, hogy a modell a kapott input alapján előrejelzéseket készítsen és szöveget generáljon.

A több paraméter nagyobb komplexitást jelent, de nincs garancia arra, hogy hatékonyan használják őket. Összehasonlításképpen, az OpenAI GPT-3 (2020-tól) 175 milliárd paramétert tartalmaz. Az OpenAI soha nem hozta nyilvánosságra a GPT-4 paramétereinek számát.

Ez tehát elvezet a nagy kérdéshez: Mennyire “nagy” a PaLM 2 a paraméterek számát tekintve? A Google nem árulja el, ami frusztrált néhány iparági szakértőt, akik gyakran küzdenek azért, hogy átláthatóbbá váljon, hogy mitől működnek az AI-modellek.

Nem ez a PaLM 2 egyetlen tulajdonsága, amelyről a Google hallgat. A vállalat azt mondja, hogy a PaLM 2-t változatos forrásokon: webes dokumentumokon, könyveken, kódokon, matematikai és beszélgetési adatokon” képezték ki, de nem részletezi, hogy pontosan milyen adatokról van szó.

Más nagy nyelvi modelladathalmazokhoz hasonlóan a PaLM 2 adathalmaz is valószínűleg sokféle, engedély nélkül felhasznált, szerzői jogvédelem alatt álló anyagot és az internetről lekapart, potenciálisan káros anyagot tartalmaz. A képzési adatok döntően befolyásolják bármely mesterséges intelligenciamodell kimenetét, ezért egyes szakértők olyan nyílt adathalmazok használatát szorgalmazzák, amelyek lehetőséget biztosítanak a tudományos reprodukálhatóságra és az etikai ellenőrzésre.

“Most, hogy az LLM-ek termékek (nem csak kutatások), fordulóponthoz érkeztek a for-profit cégek egyre kevésbé lesznek átláthatóak specifikusan a legfontosabb összetevőkről” – tweetelte Jesse Dodge, az Allen Institute of AI kutatója. “Csak akkor tudunk lépést tartani, ha a nyílt forráskódú közösség összefog, ha egybe tudunk szerveződni!”

Eddig a titkai elrejtésével kapcsolatos kritikák nem akadályozták meg a Google-t abban, hogy az AI-modellek széles körű terjesztését folytassa, annak ellenére, hogy minden LLM-ben hajlamos csak úgy a levegőből kitalálni dolgokat. A Google I/O során a vállalat képviselői számos fontos termékében demózták az AI funkciókat, ami azt jelenti, hogy a nyilvánosság széles rétegei hamarosan az AI konfabulációkkal küzdhetnek.

Ami pedig az LLM-eket illeti, a PaLM 2 messze nem a történet vége: Az I/O keynote-on Pichai megemlítette, hogy egy újabb multimodális AI-modell, a “Gemini” jelenleg képzés alatt áll. A mesterséges intelligencia dominanciájáért folytatott versenyben a Google felhasználói az Egyesült Államokban és 180 másik országban (Kanada és a kontinentális Európa kivételével) a Google Bard, a kísérleti AI-asszisztens részeként maguk is kipróbálhatják a PaLM 2-t.

BENJ EDWARDS – 5/11/2023

Vélemény, hozzászólás? Válasz megszakítása

Az e-mail címet nem tesszük közzé. A kötelező mezőket * karakterrel jelöltük

Legutóbbi bejegyzések

  • Próbálja ki a Google új A.I.-zeneszolgáltatását: Itt van, hogyan
  • Az A.I. felemelkedése a zeneiparban. Kell-e aggodnunk?
  • A mesterséges inteligencia (M.I.) lehetséges veszélyei
  • Mi az A.I. jövője?
  • Hogyan változtathatja meg az A.I. a munka jövőjét?
300x300

Petaflop.hu

A Petaflop magazin célja, hogy a legújabb technológiai fejleményekről, trendekről és innovációkról tájékoztassa az olvasóit. A magazin lehetővé teszi, hogy az olvasók megértsék és elmélyüljenek a technológia által kínált lehetőségekben és kihívásokban, valamint segít nekik a döntéshozatali folyamatokban, amikor a technológiai eszközöket és szolgáltatásokat használják. A magazin célja az is, hogy olvasóit inspirálja, hogy a technológiai újdonságokat és fejlesztéseket alkalmazni tudják saját életükben és munkájukban.

  • AI Toolkit
  • Big Tech
  • Egyéb kategória
  • Elektronika
  • Innovációk
  • Kiemelt
  • Szoftver
  • VR/AR

Kapcsolat

info@petaflop.hu
©2023 Petaflop.hu | Design: Newspaperly WordPress Theme