Ievads
PaLM (Pathways Language Model) ir uzlabots Google plaša mēroga NLP modelis, kas izstrādāts, lai uzlabotu padziļinātu valodas izpratni, argumentāciju un mākslīgā intelekta vadītu teksta ģenerēšanu. Tas izmanto Pathways sistēmu, ļaujot vienam modelim vispārināt vairākus NLP uzdevumus.
Kā darbojas PaLM
PaLM balstās uz iepriekšējām uz transformatoriem balstītām arhitektūrām, optimizējot veiktspēju, izmantojot:
1. Masveida apmācība
- Apmācīts ar 540 miljardiem parametru, kas ir viens no lielākajiem NLP modeļiem.
- Izmanto ļoti daudzveidīgas datu kopas, lai uzlabotu vispārinājumu dažādās valodās un jomās.
2. Mācīšanās ar dažiem un nulles šāvieniem
- Mākslīgais intelekts var veikt uzdevumus ar minimālu piemēru skaitu, samazinot atkarību no plašām marķētām datu kopām.
3. Uzlabota loģiskā domāšana
- Izmanto domu ķēdes pamudinājumus, uzlabojot problēmu risināšanas spējas NLP uzdevumos.
Kas ir PaLM-E?
PaLM-E ir Google multimodāls, iemiesots mākslīgā intelekta modelis, kas integrē PaLM valodas apstrādi ar reālās pasaules uztveri, izmantojot robotikas un redzes modeļus. Tas ļauj mākslīgā intelekta sistēmām saprast un mijiedarboties ar fizisko pasauli, izmantojot tekstu, redzi un sensoru ievades datus.
Kā darbojas PaLM-E
1. Multimodālā mācīšanās
- Apstrādā un integrē tekstu, attēlus, videoklipus un sensoru datus.
- Nodrošina mākslīgā intelekta mijiedarbību starp valodu un reālās pasaules uztveri.
2. Uztveres un darbības kartēšana
- Pielieto NLP, lai interpretētu un izpildītu robotu uzdevumus, pamatojoties uz reālās pasaules ievaddatiem.
3. Paškontrolēta mācīšanās
- Liela datu apjoma izmantošana, lai uzlabotu robotizētas automatizācijas un multimodālās izpratnes efektivitāti.
PaLM un PaLM-E lietojumi
✅ Uzlabots sarunvalodas mākslīgais intelekts
- Nodrošina nākamās paaudzes tērzēšanas robotus ar uzlabotu argumentāciju un kontekstuālo izpratni.
✅ Multimodālais mākslīgais intelekts robotikā
- Nodrošina mākslīgā intelekta sistēmām iespēju apstrādāt vizuālo, teksta un sensorās ievades datus reālās pasaules lietojumprogrammām.
✅ Teksta un kodu ģenerēšana
- Palīdz augstas kvalitātes teksta aizpildīšanā, programmēšanas kodu ģenerēšanā un datu interpretēšanā.
✅ Mākslīgā intelekta veicināta meklēšana un apkopošana
- Uzlabo mākslīgā intelekta spēju efektīvi analizēt un apkopot sarežģītas datu kopas.
PaLM un PaLM-E izmantošanas priekšrocības
- Uzlabota vispārināšana vairākos NLP uzdevumos.
- Multimodālā pielāgošanās valodas, redzes un robotikas lietojumiem.
- Labākas problēmu risināšanas spējas ar loģiskās domāšanas uzlabojumiem.
Labākā prakse mākslīgā intelekta optimizācijai ar PaLM un PaLM-E
✅ Multimodālo iespēju izmantošana
- Izmantojiet teksta, attēlu un sensoru ievades datus, lai palielinātu mākslīgā intelekta efektivitāti.
✅ Precīza pielāgošana konkrētiem uzdevumiem
- Apmāciet modeļus, izmantojot konkrētajai jomai specifiskus datus, lai uzlabotu veiktspēju mērķprogrammās.
✅ Ieviest ētisku mākslīgā intelekta praksi
- risināt neobjektivitātes, pārredzamības un atbildīgas mākslīgā intelekta izmantošanas jautājumus, ieviešot liela mēroga modeļus.
Biežāk pieļautās kļūdas, no kurām jāizvairās
❌ Modeļa interpretējamības ignorēšana
- Pārliecinieties, ka rezultāti ir izskaidrojami un saskaņoti ar cilvēku vēlmēm.
❌ Pārmērīga paļaušanās uz viena uzdevuma apmācību
- Apmāciet mākslīgo intelektu, lai to varētu vispārināt vairākās reālās pasaules lietojumprogrammās.
PaLM un PaLM-E ieviešanas rīki un sistēmas
- Google AI un TensorFlow: nodrošina piekļuvi liela mēroga mākslīgā intelekta pētniecības modeļiem.
- Sejas apskāviens Transformatori: Piedāvā NLP struktūras modeļu precizēšanai.
- DeepMind un Google pētījumi: Atbalsta pētniecību multimodālā mākslīgā intelekta jomā.
Secinājums: AI attīstība ar PaLM un PaLM-E
PaLM un PaLM-E ir nozīmīgs lēciens NLP un multimodālā mākslīgā intelekta jomā, apvienojot dziļu valodas izpratni ar reālās pasaules uztveri. Izmantojot šos modeļus, uzņēmumi var uzlabot automatizācijas, mākslīgā intelekta vadītas mijiedarbības un robotikas iespējas.
