Qu'est-ce que le PaLM ?
Pathways Language Model ou PaLML'intelligence artificielle est un modèle de Google qui utilise une architecture Transformer compliquée avec 540 milliards de décodeurs comme seules entrées. Il a été formé à l'aide du système Pathways de Google, qui lui permet de gérer plusieurs tâches à la fois, d'acquérir rapidement de nouvelles compétences et de refléter une vision plus complète de l'environnement. PaLM est capable de produire des textes dans une variété de langues et de formats, y compris des graphiques, des codes et du langage naturel.
Qu'est-ce que le GPT ?
Transformateur génératif pré-entraîné (GPT) est un groupe de Modèles d'IA créés par OpenAI qui utilisent une architecture de transformateur avec différents nombres de paramètres. Un vaste ensemble de données multimodales comprenant des pages web, des livres, des photos, des vidéos, des podcasts, etc. a été utilisé pour entraîner la version la plus récente, GPT-4, qui compte 1,5 trillion de paramètres.
Bien qu'il nécessite davantage d'ajustements pour des tâches particulières, le GPT-4 peut également produire des textes dans plusieurs langues et domaines. UberCréer est une version affinée des modèles GPT 3.5 et GPT 4 d'OpenAI qui effectue de multiples tâches telles que la création de contenu d'IA, Génération de codes d'IAGénération d'images d'IA, etc.
PaLM vs GPT
Le PaLM et le GPT sont des modèles impressionnants qui démontrent la puissance de la modélisation linguistique et son potentiel pour diverses applications. Cependant, ils présentent également des différences et des compromis que nous allons explorer ci-dessous dans le tableau de comparaison des caractéristiques de PaLM et de GPT.
Principales caractéristiques du PaLM
- Perplexité et éclatement
- 1,2 milliard de paramètres
- Conçu pour être flexible
- Utilise les parcours pour guider la prise de décision
- Surpasse GPT-2 et GPT-3 sur certains points de référence
Principales caractéristiques de GPT
- Réponses cohérentes et adaptées au contexte
- Jusqu'à 175 milliards de paramètres
- Connu pour ses réactions semblables à celles de l'homme
- N'utilise pas Pathways
- Des performances impressionnantes dans diverses tâches linguistiques
Évolutivité du PaLM et du GPT
Le PaLM a un plus petit nombre de paramètres que le GPT-4, mais il utilise une stratégie de parallélisme plus efficace et une reformulation du bloc Transformer qui permet une formation et une inférence plus rapides. Le PaLM a atteint une utilisation matérielle de FLOPs de 57,8%, la plus élevée jamais atteinte pour les LLM à cette échelle.
Le GPT-4, quant à lui, utilise davantage de données et de ressources informatiques pour former son grand modèle, ce qui peut limiter son évolutivité et son accessibilité.
Polyvalence du PaLM et du GPT
Le PaLM et le GPT-4 peuvent tous deux générer des textes dans plusieurs langues et domaines, mais le PaLM est plus polyvalent grâce à son système de parcours. Le PaLM peut tirer parti de ses connaissances et compétences existantes pour apprendre de nouvelles tâches rapidement et efficacement en s'appuyant sur ses voies d'accès et en les combinant. Par exemple, le PaLM peut générer du code à partir de descriptions en langage naturel ou d'images sans aucun réglage.
Le GPT-4, quant à lui, nécessite un réglage plus fin pour des tâches ou des domaines spécifiques, ce qui peut réduire sa capacité de généralisation et augmenter sa dépendance à l'égard des données.
Performance du PaLM et du GPT
Le PaLM et le GPT-4 atteignent tous deux des performances de pointe sur des centaines de tâches de compréhension et de génération de langage dans différents domaines. Cependant, le PaLM surpasse le GPT-4 sur la plupart des tâches avec des marges significatives dans de nombreux cas.
Par exemple, le PaLM atteint une plus grande précision que le GPT-4 dans les tâches d'inférence du langage naturel (NLI), de réponse aux questions (QA), de résumé (SUM), d'analyse des sentiments (SA), de traduction automatique (MT), de sous-titrage d'images (IC), de génération de code (CG) et d'achèvement de code (CC). En outre, le PaLM offre de nouvelles possibilités que le GPT-4 ne possède pas, telles que la génération de textes longs et cohérents ou de résultats multimodaux.
Infographie PaLM vs GPT
Voici un tableau résumant les différences entre PaLM et GPT :
En conclusion, PaLM et GPT sont deux modèles linguistiques remarquables qui illustrent les progrès et les défis de la génération de langage naturel. Bien que les deux modèles aient leurs forces et leurs faiblesses, le PaLM semble avoir un avantage sur le GPT en termes d'évolutivité, de polyvalence et de performance. Cependant, les deux modèles sont encore confrontés à des limites en termes de qualité des données, de questions éthiques, d'impact social et d'évaluation humaine.
Il est donc nécessaire de poursuivre la recherche et le développement pour améliorer ces modèles et leurs applications dans l'intérêt de la société.
