Что такое PaLM?
Пути Языковая модель или PaLMЭто модель Google, использующая сложную архитектуру Transformer с 540 миллиардами декодеров в качестве единственных входных данных. Она была обучена с помощью системы Pathways от Google, которая позволяет ей справляться с несколькими задачами одновременно, быстро приобретать новые навыки и отражать более полное представление об окружающей среде. PaLM умеет создавать текст на разных языках и в разных форматах, включая графику, код и естественный язык.
Что такое GPT?
Генеративный предварительно обученный трансформатор (GPT) является группой Модели искусственного интеллекта созданные OpenAI, которые используют архитектуру трансформеров с различным количеством параметров. Массивный мультимодальный набор данных, включающий веб-страницы, книги, фотографии, видео, подкасты и многое другое, был использован для обучения самой последней версии GPT-4, имеющей 1,5 триллиона параметров.
Несмотря на то, что GPT-4 нуждается в дополнительной настройке под конкретные задачи, он также может создавать текст на нескольких языках и в разных областях. UberСоздать Это доработанная версия моделей OpenAI GPT 3.5 и GPT 4, которая выполняет множество задач, таких как создание контента ИИ, Генерация кода искусственного интеллекта, AI Image Generation и др.
PaLM против GPT
И PaLM, и GPT - впечатляющие модели, демонстрирующие возможности языкового моделирования и его потенциал для различных приложений. Однако у них также есть некоторые различия и компромиссы, которые мы рассмотрим ниже в таблице сравнения характеристик PaLM и GPT.
Ключевые особенности PaLM
- Недоумение и вспыльчивость
- 1,2 миллиарда параметров
- Разработано с учетом гибкости
- Использует "Пути" для принятия решений
- Превосходит GPT-2 и GPT-3 по некоторым показателям.
Ключевые особенности GPT
- Последовательные и контекстуально значимые ответы
- До 175 миллиардов параметров
- Известны человекоподобные реакции
- Не использует Pathways
- Впечатляющие результаты при выполнении различных языковых заданий
Масштабируемость PaLM и GPT
PaLM имеет меньшее количество параметров, чем GPT-4, но использует более эффективную стратегию параллелизма и переформулировку блока Transformer, что позволяет быстрее обучать и делать выводы. Аппаратное использование FLOPs в PaLM составило 57,8%, что является самым высоким показателем для LLM такого масштаба.
GPT-4, с другой стороны, использует больше данных и вычислительных ресурсов для обучения своей более крупной модели, что может ограничить ее масштабируемость и доступность.
Универсальность PaLM и GPT
И PaLM, и GPT-4 могут генерировать текст на разных языках и в разных областях, но PaLM имеет преимущество в универсальности благодаря своей системе Pathways. PaLM может использовать свои существующие знания и навыки для быстрого и эффективного обучения новым задачам, используя и комбинируя свои пути. Например, PaLM может генерировать код из описаний на естественном языке или изображений без какой-либо тонкой настройки.
GPT-4, с другой стороны, требует более тонкой настройки под конкретные задачи или домены, что может снизить его обобщающую способность и увеличить зависимость от данных.
Производительность PaLM и GPT
И PaLM, и GPT-4 достигают наилучших результатов в сотнях задач понимания и генерации языка в различных областях. Однако PaLM превосходит GPT-4 в большинстве задач со значительным отрывом во многих случаях.
Например, PaLM достигает более высокой точности, чем GPT-4, в задачах по выводу естественного языка (NLI), ответам на вопросы (QA), обобщению (SUM), анализу настроения (SA), машинному переводу (MT), созданию подписей к изображениям (IC), генерации кода (CG) и завершению кода (CC). Кроме того, PaLM открывает новые возможности, которых нет у GPT-4, такие как генерация связных длинных текстов или мультимодальных результатов.
Инфографика PaLM vs GPT
Вот таблица, в которой приведены различия между PaLM и GPT:
В заключение следует отметить, что PaLM и GPT - это две замечательные языковые модели, которые демонстрируют достижения и проблемы в области генерации естественного языка. Хотя у обеих моделей есть свои сильные и слабые стороны, PaLM, похоже, имеет преимущество перед GPT в плане масштабируемости, универсальности и производительности. Однако обе модели все еще сталкиваются с ограничениями в плане качества данных, этических проблем, социального воздействия и человеческой оценки.
Поэтому необходимы дальнейшие исследования и разработки для улучшения этих моделей и их применения на благо общества.
