ما هو بالم؟
الممرات نموذج اللغة أو نخل، هو نموذج من Google يستخدم بنية Transformer المعقدة مع 540 مليار وحدة فك ترميز كمدخلاته الوحيدة. وقد تم تدريبه باستخدام نظام Pathways من Google، والذي يمكّنه من إدارة العديد من المهام في وقت واحد، واكتساب مهارات جديدة بسرعة، ويعكس رؤية أكثر اكتمالاً للبيئة. نخل لديه القدرة على إنتاج نص بمجموعة متنوعة من اللغات والتنسيقات، بما في ذلك الرسومات والأكواد واللغة الطبيعية.
ما هو جي بي تي؟
المحولات التوليدية المدربة مسبقًا (جي بي تي) هي مجموعة من نماذج الذكاء الاصطناعي تم إنشاؤها بواسطة OpenAI والتي تستخدم بنية المحولات مع أعداد مختلفة من المعلمات. وتم استخدام مجموعة بيانات ضخمة متعددة الوسائط تشتمل على صفحات الويب والكتب والصور ومقاطع الفيديو والبودكاست وغير ذلك لتدريب الإصدار الأحدث، GPT-4، الذي يحتوي على 1.5 تريليون معلمة.
على الرغم من أنه يحتاج إلى المزيد من التعديل لمهام معينة، إلا أن GPT-4 يمكنه أيضًا إنتاج نص عبر لغات ومجالات متعددة. إنشاء أوبر هي نسخة مضبوطة بدقة من نماذج GPT 3.5 وGPT 4 الخاصة بـ OpenAI والتي تؤدي مهام متعددة مثل إنشاء محتوى الذكاء الاصطناعي، توليد كود الذكاء الاصطناعي، إنشاء الصور بالذكاء الاصطناعي وما إلى ذلك.
PaLM مقابل GPT
يعد كل من PaLM وGPT نموذجين مثيرين للإعجاب يوضحان قوة نمذجة اللغة وإمكاناتها في التطبيقات المختلفة. ومع ذلك، لديهم أيضًا بعض الاختلافات والمقايضات التي سنستكشفها أدناه في جدول مقارنة ميزات PaLM وGPT.
الميزات الرئيسية لبرنامج PaLM
- الحيرة والانفجار
- 1.2 مليار معلمة
- مصممة لتكون مرنة
- يستخدم المسارات لتوجيه عملية صنع القرار
- يتفوق على GPT-2 وGPT-3 في معايير معينة
الميزات الرئيسية لـGPT
- استجابات متماسكة وذات صلة بالسياق
- ما يصل إلى 175 مليار معلمة
- معروف بردود أفعاله الشبيهة بالبشر
- لا يستخدم المسارات
- أداء مثير للإعجاب في المهام اللغوية المختلفة
قابلية التوسع في PaLM وGPT
يحتوي PaLM على عدد أقل من المعلمات مقارنة بـ GPT-4، ولكنه يستخدم استراتيجية موازية أكثر كفاءة وإعادة صياغة كتلة المحولات التي تسمح بالتدريب والاستدلال بشكل أسرع. حققت PaLM استخدامًا لـ FLOPs للأجهزة قدره 57.8%، وهو أعلى مستوى تم تحقيقه حتى الآن لـ LLMs على هذا المقياس.
من ناحية أخرى، يستخدم GPT-4 المزيد من البيانات والموارد الحسابية لتدريب نموذجه الأكبر، مما قد يحد من قابلية التوسع وإمكانية الوصول إليه.
تعدد استخدامات PaLM وGPT
يمكن لكل من PaLM وGPT-4 إنشاء نص بلغات ومجالات متعددة، لكن PaLM تتمتع بميزة تعدد الاستخدامات بفضل نظام Pathways الخاص بها. يمكن لـ PaLM الاستفادة من معارفها ومهاراتها الحالية لتعلم مهام جديدة بسرعة وفعالية من خلال الاعتماد على مساراتها والجمع بينها. على سبيل المثال، يمكن لـ PaLM إنشاء تعليمات برمجية من أوصاف أو صور باللغة الطبيعية دون أي ضبط دقيق.
من ناحية أخرى، يتطلب GPT-4 مزيدًا من الضبط الدقيق لمهام أو مجالات محددة، مما قد يقلل من قدرته على التعميم ويزيد من اعتماده على البيانات.
أداء PaLM وGPT
يحقق كل من PaLM وGPT-4 أداءً متطورًا في مئات من مهام فهم اللغة وتوليدها عبر مجالات مختلفة. ومع ذلك، يتفوق PaLM على GPT-4 في معظم المهام بفارق كبير في كثير من الحالات.
على سبيل المثال، يحقق PaLM دقة أعلى من GPT-4 في استدلال اللغة الطبيعية (NLI)، والإجابة على الأسئلة (QA)، والتلخيص (SUM)، وتحليل المشاعر (SA)، والترجمة الآلية (MT)، والتعليق على الصور (IC)، وتوليد التعليمات البرمجية. (CG)، ومهام إكمال التعليمات البرمجية (CC). علاوة على ذلك، يفتح PaLM إمكانات جديدة لا يمتلكها GPT-4، مثل إنشاء نصوص طويلة متماسكة أو مخرجات متعددة الوسائط.
PaLM مقابل GPT Infographics
فيما يلي جدول يلخص الاختلافات بين PaLM وGPT:
في الختام، PaLM وGPT هما نموذجان لغويان رائعان يعرضان التقدم والتحديات في توليد اللغة الطبيعية. في حين أن كلا النموذجين يتمتعان بنقاط القوة والضعف، يبدو أن PaLM تتمتع بميزة على GPT من حيث قابلية التوسع والتنوع والأداء. ومع ذلك، لا يزال كلا النموذجين يواجهان قيودًا من حيث جودة البيانات، والقضايا الأخلاقية، والأثر الاجتماعي، والتقييم البشري.
ولذلك، هناك حاجة إلى مزيد من البحث والتطوير لتحسين هذه النماذج وتطبيقاتها لصالح المجتمع.
