Google I/O は AI 競争に新しい LLM をもたらします。 Bard AI の新しいエンジン、PaLM 2 を紹介します。GPT4 と競合し、AI レースで Google を助けることができるでしょうか?

私たちはこの質問を Google の AI チャットボット Bard に直接尋ねました。その答えは次のとおりです。

「はい、PaLM 2 には GPT4 と競合し、Google の AI 競争を支援する可能性があります。 Palm 2 は GPT4 より新しいモデルであり、テキストとコードのより大きなデータセットでトレーニングされています。 これは、Palm 2 が GPT4 よりも強力で多用途である可能性があることを意味します。

さらに、PaLM 2 はオープンソースであるため、誰でも使用したり改善したりすることができます。 これは、Palm 2 が、選ばれた少数の企業のみが利用できる GPT4 よりも広く採用される可能性があることを意味します。

最後に、Google は AI の分野で多くのリソースと専門知識を持っています。 これは、Google が PaLM 2 を開発および改善し、PaLM XNUMX を使用して新しく革新的な製品やサービスを作成するのに有利な立場にあることを意味します。

全体として、PaLM 2 は AI 競争の主要プレーヤーとなる可能性を秘めています。 誰もが利用できる強力で多用途なモデルです。 Google には、PaLM 2 を開発および改善し、それを使用して新しく革新的な製品やサービスを作成するためのリソースと専門知識があります。」

-バードAI

これは野心的な答えだが、Googleが急成長するAI業界での地位を失いたくないのであれば、これは正しいはずだ。

PaLM2とは何ですか?

PaLM (Pathway Language Model) 2 は、Google によって開発され、2023 年の Google I/O カンファレンスで発表された新しい大規模言語モデル (LLM) です。 これは、2022 年 XNUMX 月に開始された PaLM の XNUMX 番目のバージョンです。多言語対応、推論、およびコーディングの機能が向上するように設計されています。

• 多言語使用: PaLM2 は、慣用句、詩、なぞなぞを含む 100 以上の言語でトレーニングされています。 「エキスパート」レベルの高度な語学能力試験にも合格できます。
• 推論: PaLM2 は、以前のモデルよりも論理、常識的推論、数学をより適切に処理できます。 これは、数式を含む科学論文や Web ページを含む広範なデータセットでトレーニングされました。
• コーディング: PaLM2 には、かなり重要なコーディングの強化が伴います。 この注目すべきアップデートには、Prolog や Fortran などの広く使用されている言語と特殊な言語の両方を含む、20 を超えるプログラミング言語のレパートリーにわたる包括的なトレーニングが含まれています。 Googleは、新しいLLMがコード生成プロセスを説明する多言語ドキュメントも提供できることを強調しており、この開発は熟練と理解の向上を求めるプログラマーにとって潜在的に重要な進歩となる可能性がある。

PaLM 2 は、Google アシスタント、Google 翻訳、Google フォト、Google 検索など、25 を超える Google 製品と機能を強化する予定です。 また、4 兆を超えるパラメータを持つ別の LLM である OpenAI の GPT-XNUMX と競合することも期待されています。

本日、当社は基礎研究と最新のインフラストラクチャに基づいて構築された最新の PaLM モデル、PaLM 2 を紹介します。 幅広いタスクで高い能力を発揮し、導入も簡単です。 本日、PaLM 25 を活用した 2 以上の製品と機能を発表します。 #GoogleIO

- Google（@Google） 2023 年 5 月 10 日

これらの改善は非常に役立つ可能性があり、モバイル用の「軽量バージョン」が必要な場合、Google はすでにそれを検討しています。 PaLM2 には XNUMX つの異なるサイズがあります。

• ヤモリ
• カワウソ
• バイソン
• ユニコーン

Gecko は、オフラインでもモバイル デバイスで動作できる最小かつ最速のモデルです。 Otter、Bison、Unicorn は、より複雑なタスクを処理できる、より大型で強力なモデルです。

PaLM 2 はどのように機能しますか?

PaLM 2 は、テキストとコードの大規模なデータセットでトレーニングされたニューラル ネットワーク モデルです。 モデルは単語とフレーズ間の関係を学習でき、この知識を使用してさまざまなタスクを実行できます。

ただし、Google によれば、PaLM 2 を搭載した Bard はまだ実験段階です。 時々間違いを犯すこともあり、すべての種類のテキストを理解できないことや、幻覚が現れることもあります。 Google は、開発を続けることでバグ耐性がさらに高まると信じています。

Google PaLM 2 パラメータ

OpenAI のアプローチと並行して、Google は、正確なパラメータ数を含む、この高度なモデルに採用されたトレーニング方法論に関する限定的な技術的詳細を開示することを選択しました。 それにもかかわらず、PaLM 2 が 540 億パラメータという驚異的な規模を誇る恐るべきモデルであることは注目に値します。

Google が提供する情報は、最新の JAX フレームワークと TPU v2 インフラストラクチャに基づいた PaLM4 の基盤を強調しており、モデルの開発とパフォーマンスを促進するために最先端のテクノロジーを活用するという Google の取り組みを反映しています。

PaLM 2 のおかげで何ができるでしょうか?

Palm 2 は、Google によって開発された高度な大規模言語モデル (LLM) であり、最先端の画期的な進歩であり、現在一般の人々がアクセスできるようになりました。 Google の最新の LLM は、テキストとコードの大規模なデータセットでトレーニングされており、次のような幅広いタスクを実行できます。

• 自然言語の理解: PaLM2 は、たとえそれが複雑または曖昧であっても、テキストの意味を理解できます。
• 自然言語生成: PaLM2 は、一貫性があり、文法的に正しいテキストを生成できます。
• コード生成: PaLM2 は、さまざまなプログラミング言語でコードを生成できます。
• インタビュー: PaLM2 はテキストをある言語から別の言語に翻訳できます。
• 質問に答える: PaLM2 は、テキスト、コード、現実世界に関する質問に答えることができます。

Bard は、PaLM 2 を使用して、GPT4 が提供するほぼすべての機能を ChatGPT で最新の情報とともに提供することを約束します。

PaLM2の使い方は？

PaLM 2 を使用/アクセスする最も簡単な方法は、Bard AI を使用することです。 Bard を使用するには、単にクリックしてください こちら.

また、PaLM 2 は Google AI Platform を通じて利用可能になります。 これを使用して、テキストの生成、言語の翻訳、さまざまな種類のクリエイティブ コンテンツの作成、有益な方法で質問に答えることができます。

詳細については、こちらをご覧ください。 でログイン & PaLM2テクニカルレポート.

比較: PaLM 2 と GPT4

近年、大規模言語モデル (LLM) への関心が高まっています。 これらのモデルは、テキストとコードの大規模なデータセットでトレーニングされており、自然言語処理、機械翻訳、コード生成などのさまざまなタスクに使用できます。

現在最も著名な LLM の 2 つは、それぞれ Google と OpenAI によって開発された PaLM 4 と GPT-XNUMX です。 このブログ投稿では、これら XNUMX つのモデルを比較し、サイズ、データ、機能、アプリケーションの点でどのように異なるかを確認します。

PaLM 2 対 GPT4: サイズ

LLM を区別する主な要素の XNUMX つは、LLM が持つパラメータの数によって測定されるサイズです。 パラメーターは、モデルが入力を処理し、出力を生成する方法を決定する数値です。 モデルのパラメータが多いほど、モデルはより複雑で強力になりますが、計算コストも高くなり、トレーニングが難しくなります。

PaLM2 には、Unicorn (最大)、Bison、Otter、Gecko (最小) の異なるサイズの 4 つのサブモデルがあります。 Google は各サブモデルの正確なパラメータ数を明らかにしていません。 GPT-12 には、125 億 1 万から XNUMX 兆のパラメーターにわたる、さまざまなサイズの XNUMX のサブモデルがあります。 どちらのモデルも、並列処理と長距離依存関係を可能にするニューラル ネットワーク設計であるトランスフォーマー アーキテクチャを使用しています。

PaLM 2 対 GPT4: データ

LLM を区別するもう XNUMX つの要素は、LLM がトレーニングされるデータです。 データはモデルの知識とスキルの源であり、モデルのパフォーマンスと一般化能力に影響を与えます。 モデルのトレーニングに使用するデータが多様で高品質であればあるほど、モデルの汎用性と正確性が高まります。

PaLM 2 は、100 以上の言語と、数学、科学、プログラミング、文学などのさまざまな分野でトレーニングされています。 厳選されたデータセットを使用して、スパム、ヘイトスピーチ、誤った情報などの低品質または有害なテキストを除外します。 PaLM 2 は、パスウェイ学習と呼ばれる技術も使用しています。これにより、複数の情報ソースから学習し、それらを一貫した方法で組み合わせることができます。

GPT-4 は、PaLM 2 よりも幅広い種類のデータに基づいてトレーニングされており、インターネット上で利用可能なほぼすべてのドメインと言語をカバーしています。 これは、Wikipedia、Reddit、書籍、ニュース記事、Web ページなど、さまざまなソースから収集した 825 テラバイトのテキストで構成される Pile と呼ばれるデータセットを使用します。 GPT-4 はデータのフィルタリングやキュレーションを一切使用しません。つまり、遭遇するあらゆるテキストから学習することができますが、そのバイアスやエラーを継承する可能性もあります。

PaLM 2 対 GPT4: 機能

LLM を区別する XNUMX 番目の要素は、LLM の機能、つまり、LLM が生成するテキストで何ができるかです。 機能は、モデルのサイズとデータの両方、およびモデルが微調整されるタスクによって異なります。 微調整は、一般的なモデルを特定のタスクまたはドメインに関連する小規模なデータセットでトレーニングすることによって、そのタスクまたはドメインに適応させるプロセスです。

PaLM 2 は、論理と推論に関する幅広いトレーニングのおかげで、論理と推論の能力が向上しました。 高度な数学的問題を解決し、その手順を説明し、図を提供することができます。 また、20 を超えるプログラミング言語でコードを作成およびデバッグし、複数の言語でドキュメントを提供することもできます。 また、翻訳、要約、質問応答、チャットボットの会話、最新データなど、さまざまなタスクや分野の自然言語テキストを生成することもできます。

ただし、GPT-4 は、より広範なトレーニング データのおかげで、Google の LLM よりも汎用性の高い機能を備えています。 現時点では、考えられるほぼすべてのタスクまたはドメインに対して自然言語テキストを生成できます。 翻訳、要約、質問応答、チャットボット会話、テキスト補完、テキスト生成、テキスト分析、テキスト合成、テキスト分類、テキスト抽出、
テキストの言い換えなど。

評決: PaLM 2 vs GPT4

それはあなたのニーズによって異なります。 「Google it」ボタンを備えた推論と論理に優れた LLM が必要な場合は、PaLM 2 がより良い選択です。 高速でテキスト生成に優れ、実績のある LLM が必要な場合は、GPT-4 がより良い選択です。

結局のところ、LLM を選択する最善の方法は、両方を試してどちらが最適かを確認することです。 AI の旅はあなたの想像力のみに限定されます。

ああ、AI は初めてですか？ 複雑すぎる? 読み続けます…

画像提供：Google

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• 情報源： https://dataconomy.com/2023/05/11/what-is-palm-2-vs-gpt4-google-ai-bard/