Cos'è il PaLM?
Pathways Language Model O Palma, è un modello di Google che utilizza una complicata architettura Transformer con 540 miliardi di decoder come unici input. È stato addestrato utilizzando il sistema Pathways di Google, che gli consente di gestire diverse attività contemporaneamente, acquisire rapidamente nuove competenze e riflettere una visione più completa dell'ambiente. Palma ha la capacità di produrre testo in una varietà di lingue e formati, inclusi grafica, codice e linguaggio naturale.
Cos'è GPT?
Trasformatore generativo pre-addestrato (GPT) è un gruppo di Modelli di intelligenza artificiale creato da OpenAI che utilizza un'architettura Transformer con vari numeri di parametri. Per addestrare la versione più recente, GPT-4, che ha 1,5 trilioni di parametri, è stato utilizzato un enorme set di dati multimodale che comprende pagine web, libri, foto, video, podcast e altro ancora.
Sebbene richieda maggiori adattamenti per attività particolari, GPT-4 può anche produrre testo in più lingue e domini. UberCreate è una versione ottimizzata dei modelli GPT 3.5 e GPT 4 di OpenAI che esegue molteplici attività come la creazione di contenuti AI, Generazione di codici AI, Generazione di immagini AI ecc.
PaLM contro GPT
Sia PaLM che GPT sono modelli impressionanti che dimostrano la potenza della modellazione del linguaggio e il suo potenziale per varie applicazioni. Tuttavia, presentano anche alcune differenze e compromessi che esploreremo di seguito nella tabella comparativa delle funzionalità PaLM e GPT.
Caratteristiche principali di PaLM
- Perplessità ed esplosività
- 1,2 miliardi di parametri
- Progettato per essere flessibile
- Utilizza Pathways per guidare il processo decisionale
- Supera GPT-2 e GPT-3 su alcuni benchmark
Caratteristiche principali di GPT
- Risposte coerenti e contestualmente rilevanti
- Fino a 175 miliardi di parametri
- Conosciuto per le risposte simili a quelle umane
- Non utilizza Pathways
- Prestazioni impressionanti in vari compiti linguistici
Scalabilità di PaLM e GPT
PaLM ha un numero di parametri inferiore rispetto a GPT-4, ma utilizza una strategia di parallelismo più efficiente e una riformulazione del blocco Transformer che consente addestramento e inferenza più rapidi. PaLM ha raggiunto un utilizzo di FLOP hardware pari a 57,8%, il più alto mai ottenuto per LLM su questa scala.
GPT-4, d’altro canto, utilizza più dati e risorse di calcolo per addestrare il suo modello più ampio, il che potrebbe limitarne la scalabilità e l’accessibilità.
Versatilità di PaLM e GPT
Sia PaLM che GPT-4 possono generare testo in più lingue e domini, ma PaLM ha un vantaggio in termini di versatilità grazie al suo sistema Pathways. PaLM può sfruttare le conoscenze e le competenze esistenti per apprendere nuovi compiti in modo rapido ed efficace attingendo e combinando i suoi percorsi. Ad esempio, PaLM può generare codice da descrizioni o immagini in linguaggio naturale senza alcuna messa a punto.
GPT-4, d’altro canto, richiede una maggiore messa a punto per attività o domini specifici, il che potrebbe ridurre la sua capacità di generalizzazione e aumentare la sua dipendenza dai dati.
Prestazioni di PaLM e GPT
Sia PaLM che GPT-4 raggiungono prestazioni all'avanguardia su centinaia di attività di comprensione e generazione del linguaggio in diversi domini. Tuttavia, in molti casi PaLM supera GPT-4 nella maggior parte delle attività con margini significativi.
Ad esempio, PaLM raggiunge una precisione maggiore rispetto a GPT-4 sull'inferenza del linguaggio naturale (NLI), sulla risposta alle domande (QA), sul riepilogo (SUM), sull'analisi del sentiment (SA), sulla traduzione automatica (MT), sui sottotitoli delle immagini (IC), sulla generazione di codice (CG) e attività di completamento del codice (CC). Inoltre, PaLM sblocca nuove funzionalità che GPT-4 non ha, come la generazione di testi coerenti di lunga durata o output multimodali.
Infografica PaLM vs GPT
Ecco una tabella che riassume le differenze tra PaLM e GPT:
In conclusione, PaLM e GPT sono due modelli linguistici straordinari che mostrano i progressi e le sfide della generazione del linguaggio naturale. Sebbene entrambi i modelli abbiano i loro punti di forza e di debolezza, PaLM sembra avere un vantaggio rispetto a GPT in termini di scalabilità, versatilità e prestazioni. Tuttavia, entrambi i modelli devono ancora affrontare limiti in termini di qualità dei dati, questioni etiche, impatto sociale e valutazione umana.
Pertanto, sono necessarie ulteriori attività di ricerca e sviluppo per migliorare questi modelli e le loro applicazioni a beneficio della società.
