Įvadas
PaLM (Pathways Language Model) - tai pažangus didelės apimties "Google" NLP modelis, skirtas giliam kalbos supratimui, samprotavimui ir dirbtinio intelekto valdomam teksto generavimui gerinti. Jis naudoja " Pathways" sistemą, todėl vienas modelis gali būti apibendrintas daugeliui NLP užduočių.
Kaip veikia PaLM
PaLM remiasi ankstesnėmis transformatorinėmis architektūromis ir optimizuoja našumą:
1. Masinis mokymas
- Apmokyta 540 mlrd. parametrų, todėl tai yra vienas didžiausių NLP modelių.
- Naudojami labai įvairūs duomenų rinkiniai, kad būtų galima geriau apibendrinti įvairias kalbas ir sritis.
2. Mokymasis keliais ir nuliniais šūviais
- Dirbtinis intelektas gali atlikti užduotis naudodamasis minimaliu pavyzdžių skaičiumi, todėl sumažėja priklausomybė nuo išsamių paženklintų duomenų rinkinių.
3. Patobulintas loginis mąstymas
- Naudoja minčių grandinės užuominas, gerindamas problemų sprendimo gebėjimus atliekant NLP užduotis.
Kas yra PaLM-E?
"PaLM-E" yra "Google" daugiamodalis įkūnyto dirbtinio intelekto modelis, kuriame PaLM kalbos apdorojimas integruotas su realaus pasaulio suvokimu, kurį užtikrina robotikos ir regos modeliai. Jis leidžia dirbtinio intelekto sistemoms suprasti ir sąveikauti su fiziniu pasauliu naudojant tekstą, vaizdą ir jutiklių įvestis.
Kaip veikia PaLM-E
1. Multimodalinis mokymasis
- apdoroja ir integruoja tekstą, vaizdus, vaizdo įrašus ir jutiklių duomenis.
- Sudaromos sąlygos sklandžiai dirbtinio intelekto sąveikai tarp kalbos ir realaus pasaulio suvokimo.
2. Suvokimo ir veiksmų žemėlapio sudarymas
- Taiko NLP robotų užduotims interpretuoti ir vykdyti pagal realaus pasaulio įvestis.
3. Savarankiškas mokymasis
- Naudoja didelius duomenų kiekius, kad padidintų robotų automatizavimo ir daugialypės terpės supratimo efektyvumą.
PaLM ir PaLM-E taikymas
✅ Pažangus pokalbių dirbtinis intelektas
- Naujos kartos pokalbių robotams suteikiama daugiau argumentavimo ir konteksto supratimo galimybių.
✅ Multimodalinis dirbtinis intelektas robotikoje
- Suteikia galimybę dirbtinio intelekto sistemoms apdoroti vaizdinę, tekstinę ir jutiminę įvestį realaus pasaulio programoms.
✅ Teksto ir kodo generavimas
- Padeda kokybiškai užbaigti tekstą, generuoti programinį kodą ir interpretuoti duomenis.
✅ Paieška ir apibendrinimas naudojant dirbtinį intelektą
- Pagerina dirbtinio intelekto gebėjimą efektyviai analizuoti ir apibendrinti sudėtingus duomenų rinkinius.
PaLM ir PaLM-E naudojimo privalumai
- Geresnis apibendrinimas atliekant kelias NLP užduotis.
- Multimodalinis pritaikomumas kalbos, regos ir robotikos programoms.
- Geresni problemų sprendimo gebėjimai, patobulinus loginį mąstymą.
Geriausia dirbtinio intelekto optimizavimo su PaLM ir PaLM-E praktika
✅ Daugiarūšio ryšio galimybių panaudojimas
- Naudokite teksto, vaizdo ir jutiklių įvestis, kad dirbtinio intelekto efektyvumas būtų kuo didesnis.
✅ Tiksliai sureguliuokite konkrečias užduotis
- Mokykite modelius pagal konkrečios srities duomenis, kad pagerintumėte tikslinių programų našumą.
✅ Įgyvendinkite etišką dirbtinio intelekto praktiką
- Spręsti šališkumo, skaidrumo ir atsakingo dirbtinio intelekto naudojimo klausimus diegiant didelės apimties modelius.
Dažniausios klaidos, kurių reikia vengti
❌ Modelio aiškinamumo ignoravimas
- Užtikrinkite, kad rezultatai būtų paaiškinami ir atitiktų žmonių lūkesčius.
❌ Per didelis pasitikėjimas vienos užduoties mokymu
- Apmokykite dirbtinį intelektą apibendrinti įvairias realaus pasaulio programas.
PaLM ir PaLM-E įgyvendinimo priemonės ir sistemos
- "Google AI" ir "TensorFlow": suteikiama prieiga prie didelės apimties dirbtinio intelekto tyrimų modelių.
- Apkabinti veidą Transformeriai: Siūlomos NLP sistemos, skirtos modeliui koreguoti.
- "DeepMind" ir "Google" tyrimai: Remia daugialypės terpės dirbtinio intelekto mokslinius tyrimus.
Išvados: Pažanga dirbtinio intelekto srityje naudojant PaLM ir PaLM-E
"PaLM" ir "PaLM-E" yra didelis šuolis NLP ir daugiamodalinio dirbtinio intelekto srityje, nes sujungia gilų kalbos supratimą su realaus pasaulio suvokimu. Naudodamos šiuos modelius, įmonės gali padidinti automatizavimo, dirbtinio intelekto valdomos sąveikos ir robotikos galimybes.
