Úvod
PaLM (Pathways Language Model) je pokročilý rozsiahly model NLP od spoločnosti Google, ktorý je navrhnutý na zlepšenie hĺbkového porozumenia jazyka, uvažovania a generovania textov na báze umelej inteligencie. Využíva systém Pathways, ktorý umožňuje zovšeobecnenie jedného modelu v rámci viacerých úloh NLP.
Ako funguje PaLM
PaLM vychádza z predchádzajúcich architektúr založených na transformátoroch a optimalizuje výkon prostredníctvom:
1. Školenie v masívnom meradle
- Bol vycvičený na 540 miliardách parametrov, čo z neho robí jeden z najväčších modelov NLP.
- Využíva veľmi rôznorodé súbory údajov na zlepšenie zovšeobecnenia v rôznych jazykoch a oblastiach.
2. Učenie s malým počtom snímok a nulovým počtom snímok
- Umožňuje AI vykonávať úlohy s minimálnym počtom príkladov, čím sa znižuje závislosť od rozsiahlych súborov označených údajov.
3. Rozšírené logické uvažovanie
- Využíva podnety myšlienkového reťazca, čím zlepšuje schopnosti riešenia problémov v úlohách NLP.
Čo je PaLM-E?
PaLM-E je multimodálny, stelesnený model umelej inteligencie spoločnosti Google, ktorý integruje spracovanie jazyka PaLM s reálnym vnímaním z robotických a zrakových modelov. Umožňuje systémom umelej inteligencie porozumieť fyzickému svetu a komunikovať s ním prostredníctvom textu, videnia a vstupov zo senzorov.
Ako funguje PaLM-E
1. Multimodálne učenie
- Spracováva a integruje text, obrázky, videá a údaje zo senzorov.
- Umožňuje bezproblémovú interakciu umelej inteligencie medzi jazykom a vnímaním reálneho sveta.
2. Mapovanie od vnímania k činnosti
- Aplikuje NLP na interpretáciu a vykonávanie robotických úloh na základe vstupov z reálneho sveta.
3. Učenie pod vlastným dohľadom
- Využíva obrovské množstvo údajov na zlepšenie efektívnosti robotickej automatizácie a multimodálneho porozumenia.
Aplikácie PaLM a PaLM-E
✅ Pokročilá konverzačná AI
- Napája chatboty novej generácie s rozšíreným uvažovaním a kontextovým porozumením.
✅ Multimodálna umelá inteligencia v robotike
- Umožňuje systémom umelej inteligencie spracovávať vizuálne, textové a zmyslové vstupy pre aplikácie v reálnom svete.
✅ Generovanie textu a kódu
- Pomáha pri kvalitnom dopĺňaní textu, generovaní programového kódu a interpretácii údajov.
✅ Vyhľadávanie a sumarizácia na báze umelej inteligencie
- Zvyšuje schopnosť umelej inteligencie efektívne analyzovať a sumarizovať komplexné súbory údajov.
Výhody používania PaLM a PaLM-E
- Zlepšená generalizácia vo viacerých úlohách NLP.
- Multimodálna adaptabilita pre jazykové, zrakové a robotické aplikácie.
- Lepšie schopnosti riešenia problémov s vylepšeniami logického uvažovania.
Osvedčené postupy optimalizácie umelej inteligencie pomocou PaLM a PaLM-E
✅ Využitie multimodálnych možností
- Využívajte textové, obrazové a senzorové vstupy na maximalizáciu účinnosti AI.
✅ Jemné doladenie pre konkrétne úlohy
- Trénovanie modelov na údajoch špecifických pre danú oblasť na zlepšenie výkonu v cielených aplikáciách.
✅ Implementácia etických postupov v oblasti umelej inteligencie
- Riešenie zaujatosti, transparentnosti a zodpovedného používania umelej inteligencie pri nasadzovaní rozsiahlych modelov.
Bežné chyby, ktorým sa treba vyhnúť
❌ Ignorovanie interpretovateľnosti modelu
- Zabezpečte, aby výstupy boli vysvetliteľné a v súlade s ľudskými očakávaniami.
❌ Prílišné spoliehanie sa na školenia zamerané na jednu úlohu
- Trénujte umelú inteligenciu na zovšeobecnenie vo viacerých reálnych aplikáciách.
Nástroje a rámce na implementáciu PaLM a PaLM-E
- Google AI & TensorFlow: Poskytuje prístup k rozsiahlym modelom výskumu umelej inteligencie.
- Objatie tváre Transformers: Ponúka rámce NLP na doladenie modelu.
- Výskum spoločnosti DeepMind a Google: Podporuje výskum multimodálnej umelej inteligencie.
Záver: Pokrok v oblasti umelej inteligencie pomocou PaLM a PaLM-E
PaLM a PaLM-E predstavujú významný skok v oblasti NLP a multimodálnej umelej inteligencie, pretože kombinujú hlboké porozumenie jazyka s vnímaním reálneho sveta. Využitím týchto modelov môžu podniky zlepšiť automatizáciu, interakcie riadené umelou inteligenciou a možnosti robotiky.
