Intro
PaLM (Pathways Language Model) adalah model NLP berskala besar dari Google yang dirancang untuk meningkatkan pemahaman bahasa yang mendalam, penalaran, dan pembuatan teks berbasis AI. PaLM memanfaatkan sistem Pathways, sehingga memungkinkan satu model untuk menggeneralisasi berbagai tugas NLP.
Bagaimana PaLM Bekerja
PaLM dibangun di atas arsitektur berbasis transformator sebelumnya, mengoptimalkan kinerja:
1. Pelatihan Berskala Besar
- Dilatih dengan 540 miliar parameter, menjadikannya salah satu model NLP terbesar.
- Menggunakan set data yang sangat beragam untuk meningkatkan generalisasi di seluruh bahasa dan domain.
2. Pembelajaran dengan Sedikit Tembakan dan Tanpa Tembakan
- Memungkinkan AI untuk melakukan tugas dengan contoh minimal, mengurangi ketergantungan pada set data berlabel yang luas.
3. Penalaran Logis yang Ditingkatkan
- Memanfaatkan dorongan rantai pemikiran, meningkatkan kemampuan pemecahan masalah dalam tugas-tugas NLP.
Apa itu PaLM-E?
PaLM-E adalah model AI multimodal Google yang diwujudkan dalam bentuk embodied AI, yang mengintegrasikan pemrosesan bahasa PaLM dengan persepsi dunia nyata dari model robotika dan visi. Hal ini memungkinkan sistem AI untuk memahami dan berinteraksi dengan dunia fisik melalui teks, visi, dan input sensor.
Bagaimana PaLM-E Bekerja
1. Pembelajaran Multimodal
- Memproses dan mengintegrasikan teks, gambar, video, dan data sensor.
- Memungkinkan interaksi AI yang mulus antara bahasa dan persepsi dunia nyata.
2. Pemetaan Persepsi ke Tindakan
- Menerapkan NLP untuk menafsirkan dan menjalankan tugas robotik berdasarkan masukan dari dunia nyata.
3. Pembelajaran Mandiri
- Menggunakan data dalam jumlah besar untuk meningkatkan efisiensi dalam otomatisasi robotik dan pemahaman multimodal.
Aplikasi PaLM & PaLM-E
✅ AI Percakapan Tingkat Lanjut
- Memberdayakan chatbot generasi berikutnya dengan penalaran dan pemahaman kontekstual yang ditingkatkan.
✅ AI Multimodal dalam Robotika
- Memungkinkan sistem AI untuk memproses input visual, teks, dan sensorik untuk aplikasi dunia nyata.
✅ Pembuatan Teks dan Kode
- Membantu penyelesaian teks berkualitas tinggi, pembuatan kode pemrograman, dan interpretasi data.
✅ Pencarian & Peringkasan Bertenaga AI
- Meningkatkan kemampuan AI untuk menganalisis dan meringkas set data yang kompleks secara efisien.
Keuntungan Menggunakan PaLM & PaLM-E
- Peningkatan Generalisasi di berbagai tugas NLP.
- Kemampuan Adaptasi Multimodal untuk aplikasi bahasa, penglihatan, dan robotika.
- Kemampuan Pemecahan Masalah yang lebih baik dengan peningkatan penalaran logis.
Praktik Terbaik untuk Mengoptimalkan AI dengan PaLM & PaLM-E
✅ Memanfaatkan Kemampuan Multimodal
- Memanfaatkan input berbasis teks, gambar, dan sensor untuk memaksimalkan efektivitas AI.
✅ Menyempurnakan untuk Tugas-tugas Tertentu
- Melatih model pada data spesifik domain untuk meningkatkan kinerja dalam aplikasi yang ditargetkan.
✅ Menerapkan Praktik AI yang Etis
- Mengatasi bias, transparansi, dan penggunaan AI yang bertanggung jawab saat menerapkan model skala besar.
Kesalahan Umum yang Harus Dihindari
❌ Mengabaikan Kemampuan Interpretasi Model
- Memastikan keluaran dapat dijelaskan dan selaras dengan harapan manusia.
❌ Ketergantungan yang berlebihan pada Pelatihan Tugas Tunggal
- Melatih AI untuk melakukan generalisasi di berbagai aplikasi dunia nyata.
Alat & Kerangka Kerja untuk Menerapkan PaLM & PaLM-E
- Google AI & TensorFlow: Menyediakan akses ke model penelitian AI berskala besar.
- Memeluk Transformers Wajah: Menawarkan kerangka kerja NLP untuk penyempurnaan model.
- DeepMind & Penelitian Google: Mendukung penelitian dalam AI multimodal.
Kesimpulan: Memajukan AI dengan PaLM & PaLM-E
PaLM dan PaLM-E mewakili lompatan yang signifikan dalam NLP dan AI multimodal, yang menggabungkan pemahaman bahasa yang mendalam dengan persepsi dunia nyata. Dengan memanfaatkan model-model ini, bisnis dapat meningkatkan otomatisasi, interaksi berbasis AI, dan kemampuan robotika.
