PaLM nedir?
Pathways Language Model veya Avuç içi, tek girdi olarak 540 milyar kod çözücüye sahip karmaşık bir Transformer mimarisini kullanan bir Google modelidir. Aynı anda birden fazla görevi yönetmesine, hızlı bir şekilde yeni beceriler kazanmasına ve çevreye daha kapsamlı bir bakış açısı yansıtmasına olanak tanıyan Google'ın Pathways sistemi kullanılarak eğitildi. Avuç içi grafik, kod ve doğal dil dahil olmak üzere çeşitli dil ve formatlarda metin üretme yeteneğine sahiptir.
GPT nedir?
Üretken Ön Eğitimli Transformatör (GPT) bir gruptur Yapay Zeka Modelleri Çeşitli sayıda parametreye sahip bir Transformer mimarisinden yararlanan OpenAI tarafından oluşturulmuştur. 1,5 trilyon parametreye sahip en son sürüm olan GPT-4'ü eğitmek için web sayfaları, kitaplar, fotoğraflar, videolar, podcast'ler ve daha fazlasını içeren devasa bir çok modlu veri kümesi kullanıldı.
Belirli görevler için daha fazla ayarlamaya ihtiyaç duysa da GPT-4 birden fazla dil ve alanda da metin üretebilir. UberCreate OpenAI'nin GPT 3.5 ve GPT 4 modellerinin, AI İçerik Oluşturma gibi birden fazla görevi gerçekleştiren ince ayarlı bir sürümüdür. Yapay Zeka Kodu Oluşturma, AI Görüntü Oluşturma vb.
PaLM ve GPT
Hem PaLM hem de GPT, dil modellemenin gücünü ve çeşitli uygulamalara yönelik potansiyelini gösteren etkileyici modellerdir. Bununla birlikte, aşağıda PaLM ve GPT özellik karşılaştırma tablosunda inceleyeceğimiz bazı farklılıklar ve ödünleşimler de vardır.
PaLM'in Temel Özellikleri
- Şaşkınlık ve patlama
- 1,2 milyar parametre
- Esnek olacak şekilde tasarlandı
- Karar vermeye rehberlik etmek için Yolları kullanır
- Belirli kıyaslamalarda GPT-2 ve GPT-3'ten daha iyi performans gösteriyor
GPT'nin Temel Özellikleri
- Tutarlı ve bağlamsal olarak alakalı yanıtlar
- 175 milyara kadar parametre
- İnsan benzeri tepkilerle tanınır
- Yolları kullanmaz
- Çeşitli dil görevlerinde etkileyici performans
PaLM ve GPT'nin ölçeklenebilirliği
PaLM, GPT-4'ten daha az sayıda parametreye sahiptir, ancak daha verimli bir paralellik stratejisi ve daha hızlı eğitim ve çıkarıma olanak tanıyan Transformer bloğunun yeniden formüle edilmesini kullanır. PaLM, 57.8% donanım FLOP kullanımını elde etti; bu, bu ölçekte LLM'ler için şu ana kadar elde edilen en yüksek değerdir.
Öte yandan GPT-4, daha büyük modelini eğitmek için daha fazla veri ve bilgi işlem kaynağı kullanıyor ve bu da onun ölçeklenebilirliğini ve erişilebilirliğini sınırlayabiliyor.
PaLM ve GPT'nin çok yönlülüğü
Hem PaLM hem de GPT-4 birden fazla dilde ve alanda metin oluşturabilir, ancak PaLM, Pathways sistemi nedeniyle çok yönlülük konusunda bir avantaja sahiptir. PaLM, yollarından yararlanarak ve birleştirerek yeni görevleri hızlı ve etkili bir şekilde öğrenmek için mevcut bilgi ve becerilerinden yararlanabilir. Örneğin PaLM, herhangi bir ince ayar yapmadan doğal dildeki açıklamalardan veya görüntülerden kod üretebilir.
Öte yandan GPT-4, belirli görevler veya alanlar için daha fazla ince ayar gerektirir; bu da genelleme yeteneğini azaltabilir ve veri bağımlılığını artırabilir.
PaLM ve GPT'nin performansı
Hem PaLM hem de GPT-4, farklı alanlardaki yüzlerce dil anlama ve oluşturma görevinde son teknoloji ürünü performansa ulaşıyor. Ancak PaLM, çoğu görevde GPT-4'ü birçok durumda önemli farklarla geride bırakıyor.
Örneğin PaLM, doğal dil çıkarımı (NLI), soru yanıtlama (QA), özetleme (SUM), duygu analizi (SA), makine çevirisi (MT), görüntü altyazısı (IC), kod oluşturma konularında GPT-4'ten daha yüksek doğruluk elde eder (CG) ve kod tamamlama (CC) görevleri. Üstelik PaLM, tutarlı uzun biçimli metinler veya çok modlu çıktılar oluşturmak gibi GPT-4'ün sahip olmadığı yeni yeteneklerin kilidini açar.
PaLM ve GPT İnfografikleri
PaLM ve GPT arasındaki farkları özetleyen bir tablo:
Sonuç olarak PaLM ve GPT, doğal dil oluşturmanın ilerlemelerini ve zorluklarını gösteren iki dikkat çekici dil modelidir. Her iki modelin de güçlü ve zayıf yönleri olsa da PaLM'nin ölçeklenebilirlik, çok yönlülük ve performans açısından GPT'ye göre avantajı var gibi görünüyor. Ancak her iki model de veri kalitesi, etik konular, sosyal etki ve insani değerlendirme açısından hâlâ sınırlamalarla karşı karşıyadır.
Bu nedenle bu modellerin ve uygulamalarının toplum yararına geliştirilmesi için daha fazla araştırma ve geliştirmeye ihtiyaç vardır.
