PaLM 2 и GPT-4: в чем разница между новыми языковыми моделями от Google и OpenAI?

PaLM 2 и GPT-4: в чем разница между новыми языковыми моделями от Google и OpenAI?

Языковые модели (Language Models, LMs) — это системы искусственного интеллекта, которые способны понимать, генерировать и переводить текст на разных языках. Они также могут решать различные задачи, связанные с логикой, математикой и программированием. Современные языковые модели основаны на глубоком обучении и требуют огромных объемов данных и вычислительных ресурсов для обучения.

В последнее время два крупных игрока в области искусственного интеллекта — Google и OpenAI — представили свои новые языковые модели: PaLM 2 и GPT-4. Эти модели являются наследниками предыдущих версий — PaLM и GPT-3 — и обладают улучшенными способностями по сравнению с ними. В этой статье мы расскажем о том, в чем заключаются основные отличия между PaLM 2 и GPT-4, какие преимущества и недостатки имеют эти модели, и как они могут быть использованы в разных сферах.

Что такое PaLM 2?

PaLM 2 — это языковая модель от Google, которая построена на основе предыдущей версии — PaLM. PaLM означает Pathways Language Model, что можно перевести как «языковая модель с путями». Это название отражает тот факт, что модель способна разбивать сложную задачу на более простые подзадачи и выбирать оптимальный путь для ее решения.

PaLM 2 улучшает PaLM по трем основным направлениям: масштабирование, разнообразие данных и архитектура модели.

  • Масштабирование: PaLM 2 использует новую технику, называемую compute-optimal scaling (вычислительно-оптимальное масштабирование), которая позволяет увеличивать размер модели и объем данных для обучения в пропорции друг к другу. Это делает PaLM 2 более компактной и эффективной, чем PaLM, с лучшей производительностью, включая быстрое вывод, меньше параметров для обслуживания и низкую стоимость использования.
  • Разнообразие данных: PaLM 2 обучается на более разнообразном и многоязычном наборе данных, который включает сотни человеческих и программных языков, математические уравнения, научные статьи и веб-страницы. Это значительно улучшает ее способность понимать, генерировать и переводить нюансированный текст — включая идиомы, стихи и загадки — на разных языках.
  • Архитектура модели: PaLM 2 имеет улучшенную архитектуру и обучается на различных типах задач, которые помогают ей изучать разные аспекты языка.

PaLM 2 состоит из четырех подмоделей (от большей к меньшей): Unicorn (Единорог), Bison (Бизон), Otter (Выдра) и Gecko (Геккон). Каждая подмодель имеет свои особенности и применения.

PaLM 2 демонстрирует высокий уровень профессионализма в решении разных задач, связанных с рассуждением, переводом и генерацией кода.

  • Рассуждение: PaLM 2 может разложить сложную задачу на более простые подзадачи и лучше понимать нюансы человеческого языка, чем предыдущие языковые модели, например PaLM. Например, PaLM 2 превосходно справляется с пониманием загадок и фразеологизмов, которые требуют понимания не буквального, а переносного или фигурального значения слов.
  • Перевод: PaLM 2 обучалась на параллельном многоязычном тексте и на гораздо большем корпусе разных языков, чем ее предшественница PaLM. Это позволяет PaLM 2 превосходно справляться с многоязычными задачами. Она не только может переводить текст с одного языка на другой, но и адаптировать его к контексту и культуре целевого языка.
  • Генерация кода: PaLM 2 обучалась на большом количестве веб-страниц, исходного кода и других данных. Это означает, что она отлично владеет популярными языками программирования, такими как Python и JavaScript, но также способна генерировать специализированный код на языках, таких как Prolog, Fortran и Verilog. Сочетая это со своими языковыми способностями, она может помогать командам сотрудничать на разных языках.

PaLM 2 основана на подходе Google к созданию и использованию искусственного интеллекта ответственно. Она была тщательно проверена на потенциальные вреды и предвзятости, способности и возможные применения в исследованиях и продуктах Google. Она используется в других передовых моделях, таких как Med-PaLM 2 и Sec-PaLM, а также включает генеративные функции и инструменты Google, такие как Bard и PaLM API.

Что такое GPT-4?

GPT-4 — это языковая модель от OpenAI, которая является продолжением предыдущих версий — GPT, GPT-2 и GPT-3. GPT означает Generative Pre-trained Transformer (генеративный предобученный трансформер). Это название отражает тот факт, что модель использует трансформерную архитектуру и способна генерировать текст на основе предварительно обученных параметров.

GPT-4 улучшает GPT-3 по трем основным направлениям: масштабирование, творчество и рассуждение.

  • Масштабирование: GPT-4 использует больше данных и больше вычислений для создания более сложных и способных языковых моделей. OpenAI не раскрывает точное количество параметров GPT-4, но по некоторым оценкам оно может достигать трлн. Для сравнения, GPT-3 имело 175 млрд параметров.
  • Творчество: GPT-4 более творческая и сотрудническая, чем когда-либо прежде. Она может генерировать, редактировать и повторять с пользователями различные творческие и технические задачи по написанию текстов, такие как сочинение песен, написание сценариев или изучение стиля письма пользователя.
  • Рассуждение: GPT-4 превосходит ChatGPT в своих продвинутых способностях рассуждения. Она может решать сложные проблемы с большей точностью благодаря своему более широкому общему знанию и способности решать проблемы.

GPT-4 состоит из четырех подмоделей (от большей к меньшей): Dragon (Дракон), Phoenix (Феникс), Eagle (Орел) и Sparrow (Воробей). Каждая подмодель имеет свои особенности и применения.

GPT-4 демонстрирует высокий уровень профессионализма в решении разных задач, связанных с переводом, генерацией текста и кода.

  • Перевод: GPT-4 обучалась на множестве параллельных текстов на разных языках и может переводить текст с одного языка на другой с высокой точностью и качеством. Она также может адаптировать текст к контексту и культуре целевого языка, учитывая разные стилистики и терминологии.
  • Генерация текста: GPT-4 может генерировать текст на разные темы и в разных жанрах, используя свои обширные знания и творческие способности. Она может создавать оригинальные и увлекательные тексты, такие как стихи, рассказы, статьи, резюме и даже твиты от знаменитостей.
  • Генерация кода: GPT-4 может генерировать код на разных языках программирования, используя свои знания о синтаксисе, логике и алгоритмах. Она также может отлаживать и оптимизировать код, а также предоставлять документацию и комментарии к своему коду.

GPT-4 основана на подходе OpenAI к созданию и использованию искусственного интеллекта в интересах всех. Она была тщательно проверена на потенциальные вреды и предвзятости, способности и возможные применения в исследованиях и продуктах OpenAI. Она используется в других передовых моделях, таких как GPT-4 Vision (с визуальным вводом) и GPT-4 Whisper (с голосовым вводом и выводом). Она также доступна для использования через ChatGPT Plus и API OpenAI (с ожиданием).

Сравнение PaLM 2 и GPT-4

PaLM 2 и GPT-4 — это две самые продвинутые языковые модели на сегодняшний день. Они имеют много общего, но также имеют свои отличия. Вот некоторые из них:

  • Размер модели: GPT-4 имеет больше параметров, чем PaLM 2, что делает ее более мощной, но также более затратной в плане вычислений и хранения. PaLM 2 имеет меньше параметров, но более оптимально использует свои ресурсы благодаря новой технике масштабирования.
  • Тип модели: PaLM 2 — это мультимодальная модель, которая может принимать на вход не только текст, но и изображения. Это позволяет ей лучше понимать визуальный контент и генерировать текст с учетом его. GPT-4 — это текстовая модель, которая работает только с текстовым вводом и выводом. Однако у OpenAI есть отдельная модель GPT-4 Vision, которая может работать с изображениями.
  • Область применения: PaLM 2 фокусируется на решении задач, связанных с рассуждением, переводом и генерацией кода. Она также может быть дополнительно дообучена для специализированных задач, таких как медицинская диагностика или безопасность IT. GPT-4 фокусируется на решении задач, связанных с генерацией текста и кода. Она также может быть дополнительно дообучена для специализированных задач, таких как генерация изображений или голосового контента.

Заключение

PaLM 2 и GPT-4 — это две новые языковые модели от Google и OpenAI, которые представляют собой значительный прогресс в области искусственного интеллекта. Они обладают улучшенными способностями по сравнению с предыдущими версиями — PaLM и GPT-3 — и могут решать различные задачи на высоком уровне.

Однако эти модели не без недостатков. Они все еще требуют больших объемов данных и вычислений для обучения и использования. Они также могут проявлять предвзятость или ошибки в своих ответах. И они не всегда понимают контекст или намерения пользователя.

Поэтому эти модели нуждаются в постоянном улучшении и контроле со стороны разработчиков и пользователей. Только тогда они смогут быть полезными и безопасными для всех.

Комментарии

Отлично! Вы успешно зарегистрировались.

Welcome back! You've successfully signed in.

You've successfully subscribed to GPTalk | AI Новости.

Проверьте свою электронную почту для личной ссылки для входа.

Ваша платежная информация была обновлена.

Ваш счет не был обновлен.