PaLM क्या है?
रास्ते भाषा मॉडल या हथेली, एक Google मॉडल है जो अपने एकमात्र इनपुट के रूप में 540 बिलियन डिकोडर के साथ एक जटिल ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर का उपयोग करता है। इसे Google के पाथवे सिस्टम का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था, जो इसे एक साथ कई कार्यों को प्रबंधित करने, तेजी से नए कौशल सीखने और पर्यावरण के बारे में अधिक संपूर्ण दृष्टिकोण को प्रतिबिंबित करने में सक्षम बनाता है। हथेली इसमें ग्राफिक्स, कोड और प्राकृतिक भाषा सहित विभिन्न भाषाओं और प्रारूपों में पाठ तैयार करने की क्षमता है।
जीपीटी क्या है?
जनरेटिव पूर्व-प्रशिक्षित ट्रांसफार्मर (जीपीटी) का एक समूह है एआई मॉडल OpenAI द्वारा बनाया गया जो विभिन्न मापदंडों के साथ ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर का उपयोग करता है। एक विशाल मल्टीमॉडल डेटासेट जिसमें वेब पेज, किताबें, फोटो, वीडियो, पॉडकास्ट और बहुत कुछ शामिल है, का उपयोग नवीनतम संस्करण, जीपीटी -4 को प्रशिक्षित करने के लिए किया गया था, जिसमें 1.5 ट्रिलियन पैरामीटर हैं।
हालाँकि इसे विशेष कार्यों के लिए अधिक समायोजन की आवश्यकता है, GPT-4 कई भाषाओं और डोमेन में भी पाठ तैयार कर सकता है। उबरक्रिएट ओपनएआई के जीपीटी 3.5 और जीपीटी 4 मॉडल का एक परिष्कृत संस्करण है जो एआई सामग्री निर्माण जैसे कई कार्य करता है। एआई कोड जनरेशन, एआई इमेज जेनरेशन आदि।
PaLM बनाम GPT
PaLM और GPT दोनों प्रभावशाली मॉडल हैं जो भाषा मॉडलिंग की शक्ति और विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए इसकी क्षमता को प्रदर्शित करते हैं। हालाँकि, उनमें कुछ अंतर और व्यापार-बंद भी हैं जिन्हें हम नीचे PaLM बनाम GPT सुविधा तुलना तालिका में देखेंगे।
PaLM की मुख्य विशेषताएं
- घबराहट और घबराहट
- 1.2 बिलियन पैरामीटर
- लचीला होने के लिए डिज़ाइन किया गया
- निर्णय लेने में मार्गदर्शन के लिए मार्गों का उपयोग करता है
- कुछ बेंचमार्क पर GPT-2 और GPT-3 से बेहतर प्रदर्शन करता है
जीपीटी की मुख्य विशेषताएं
- सुसंगत और प्रासंगिक रूप से प्रासंगिक प्रतिक्रियाएँ
- 175 बिलियन पैरामीटर तक
- इंसान जैसी प्रतिक्रियाओं के लिए जाने जाते हैं
- पाथवे का उपयोग नहीं करता
- विभिन्न भाषा कार्यों पर प्रभावशाली प्रदर्शन
PaLM और GPT की स्केलेबिलिटी
PaLM में GPT-4 की तुलना में कम संख्या में पैरामीटर हैं, लेकिन यह अधिक कुशल समानता रणनीति और ट्रांसफार्मर ब्लॉक के सुधार का उपयोग करता है जो तेजी से प्रशिक्षण और अनुमान की अनुमति देता है। PaLM ने 57.8% का हार्डवेयर FLOPs उपयोग हासिल किया, जो इस पैमाने पर LLM के लिए अब तक हासिल किया गया उच्चतम है।
दूसरी ओर, GPT-4 अपने बड़े मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए अधिक डेटा और कंप्यूटिंग संसाधनों का उपयोग करता है, जो इसकी स्केलेबिलिटी और पहुंच को सीमित कर सकता है।
PaLM और GPT की बहुमुखी प्रतिभा
PaLM और GPT-4 दोनों कई भाषाओं और डोमेन में टेक्स्ट उत्पन्न कर सकते हैं, लेकिन PaLM को अपने पाथवे सिस्टम के कारण बहुमुखी प्रतिभा में बढ़त हासिल है। PaLM अपने मौजूदा ज्ञान और कौशल का लाभ उठाकर और अपने मार्गों का संयोजन करके नए कार्यों को जल्दी और प्रभावी ढंग से सीख सकता है। उदाहरण के लिए, PaLM बिना किसी फ़ाइन-ट्यूनिंग के प्राकृतिक भाषा विवरण या छवियों से कोड उत्पन्न कर सकता है।
दूसरी ओर, GPT-4 को विशिष्ट कार्यों या डोमेन के लिए अधिक फाइन-ट्यूनिंग की आवश्यकता होती है, जिससे इसकी सामान्यीकरण क्षमता कम हो सकती है और इसकी डेटा निर्भरता बढ़ सकती है।
PaLM और GPT का प्रदर्शन
PaLM और GPT-4 दोनों विभिन्न डोमेन में सैकड़ों भाषा समझ और पीढ़ी कार्यों पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करते हैं। हालाँकि, कई मामलों में PaLM अधिकांश कार्यों में महत्वपूर्ण अंतर से GPT-4 से बेहतर प्रदर्शन करता है।
उदाहरण के लिए, PaLM प्राकृतिक भाषा अनुमान (एनएलआई), प्रश्न उत्तर (क्यूए), सारांश (एसयूएम), भावना विश्लेषण (एसए), मशीन अनुवाद (एमटी), छवि कैप्शनिंग (आईसी), कोड पीढ़ी पर जीपीटी -4 की तुलना में अधिक सटीकता प्राप्त करता है। (सीजी), और कोड पूर्णता (सीसी) कार्य। इसके अलावा, PaLM नई क्षमताओं को अनलॉक करता है जो GPT-4 में नहीं है, जैसे सुसंगत लंबे-फ़ॉर्म टेक्स्ट या मल्टीमॉडल आउटपुट उत्पन्न करना।
PaLM बनाम GPT इन्फोग्राफिक्स
यहां PaLM और GPT के बीच अंतर को सारांशित करने वाली एक तालिका दी गई है:
निष्कर्ष में, PaLM और GPT दो उल्लेखनीय भाषा मॉडल हैं जो प्राकृतिक भाषा निर्माण की प्रगति और चुनौतियों को प्रदर्शित करते हैं। जबकि दोनों मॉडलों की अपनी ताकत और कमजोरियां हैं, स्केलेबिलिटी, बहुमुखी प्रतिभा और प्रदर्शन के मामले में PaLM को GPT पर बढ़त हासिल है। हालाँकि, दोनों मॉडल अभी भी डेटा गुणवत्ता, नैतिक मुद्दों, सामाजिक प्रभाव और मानव मूल्यांकन के मामले में सीमाओं का सामना करते हैं।
इसलिए, समाज के लाभ के लिए इन मॉडलों और उनके अनुप्रयोगों को बेहतर बनाने के लिए और अधिक शोध और विकास की आवश्यकता है।
