Google I/O mang đến một LLM mới cho cuộc đua AI. Gặp gỡ công cụ mới của Bard AI, PaLM 2. Nó có thể cạnh tranh với GPT4 và giúp Google trong cuộc đua AI không?
Chúng tôi đã hỏi trực tiếp câu hỏi này với chatbot AI của Google Bard và đây là câu trả lời:
Đó là một câu trả lời đầy tham vọng, nhưng nếu Google không muốn đánh mất vị thế của mình trong ngành công nghiệp AI đang bùng nổ thì điều này phải đúng.
PaLM là gì 2?
PaLM (Mô hình ngôn ngữ lộ trình) 2 là một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mới được Google phát triển và công bố tại hội nghị Google I/O năm 2023. Đây là phiên bản thứ hai của PaLM, được ra mắt vào tháng 4 năm 2022. Nó được thiết kế để cải thiện khả năng đa ngôn ngữ, lý luận và mã hóa.
- Đa ngôn ngữ: PaLM2 được đào tạo bằng hơn 100 ngôn ngữ, bao gồm thành ngữ, thơ và câu đố. Nó cũng có thể vượt qua các bài kiểm tra trình độ ngôn ngữ nâng cao ở cấp độ “chuyên gia”.
- Lý luận: PaLM2 có thể xử lý logic, lý luận thông thường và toán học tốt hơn các mô hình trước đó. Nó được đào tạo trên một tập dữ liệu đa dạng bao gồm các bài báo khoa học và các trang web chứa các biểu thức toán học.
- Mã hóa: PaLM2 đòi hỏi phải cải tiến mã hóa có ý nghĩa quan trọng. Bản cập nhật đáng chú ý này bao gồm chương trình đào tạo toàn diện trên hơn 20 ngôn ngữ lập trình, bao gồm cả những ngôn ngữ được sử dụng rộng rãi và chuyên biệt như Prolog và Fortran. Google nhấn mạnh rằng LLM mới của họ thậm chí có thể cung cấp tài liệu đa ngôn ngữ làm sáng tỏ quá trình tạo mã của nó, khiến sự phát triển này trở thành một tiến bộ đáng kể tiềm năng cho các lập trình viên đang tìm kiếm mức độ thông thạo và hiểu nâng cao.
Lòng bàn tay 2 dự kiến sẽ cung cấp sức mạnh cho 25 sản phẩm và tính năng của Google, chẳng hạn như Google Assistant, Google Dịch, Google Photos và Google Tìm kiếm. Nó cũng dự kiến sẽ cạnh tranh với GPT- của OpenAI4đây là một LLM khác có hơn một nghìn tỷ tham số.
Hôm nay, chúng tôi sẽ giới thiệu mẫu PaLM mới nhất của mình, PaLM 2, được xây dựng dựa trên nghiên cứu cơ bản và cơ sở hạ tầng mới nhất của chúng tôi. Nó có khả năng cao ở nhiều nhiệm vụ và dễ triển khai. Chúng tôi sắp công bố hơn 25 sản phẩm và tính năng được cung cấp bởi PaLM 2 Hôm nay. #GoogleIO
— Google (@Google) Ngày 10 tháng 5 năm 2023
Những cải tiến này có thể rất hữu ích và nếu bạn cần một “phiên bản nhẹ” dành cho thiết bị di động, Google đã nghĩ đến điều đó. PaLM2 có bốn kích cỡ khác nhau:
- con tắc kè
- Rái cá
- Bò rừng
- con kỳ lân
Gecko là model nhỏ nhất và nhanh nhất có thể hoạt động trên thiết bị di động ngay cả khi ngoại tuyến. Otter, Bison và Unicorn là những mô hình lớn hơn và mạnh mẽ hơn, có thể xử lý các nhiệm vụ phức tạp hơn.
PaLM hoạt động như thế nào 2 công việc?
Lòng bàn tay 2 là một mô hình mạng thần kinh được đào tạo trên một tập dữ liệu văn bản và mã khổng lồ. Mô hình có thể tìm hiểu mối quan hệ giữa các từ và cụm từ và có thể sử dụng kiến thức này để thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau.
Tuy nhiên, PaLM 2Theo Google, Bard được hỗ trợ vẫn đang là một thử nghiệm. Đôi khi nó có thể mắc lỗi và có thể không hiểu được tất cả các loại văn bản hoặc bị ảo giác. Google tin rằng khi tiếp tục phát triển, nó sẽ trở nên có khả năng chống lỗi tốt hơn.
Google PaLM 2 thông số
Song song với cách tiếp cận của OpenAI, Google đã chọn tiết lộ một số chi tiết kỹ thuật hạn chế liên quan đến phương pháp đào tạo được sử dụng cho mô hình nâng cao này, bao gồm cả số lượng tham số chính xác. Tuy nhiên, điều đáng chú ý là PaLM 2 là một mô hình đáng gờm, tự hào với quy mô ấn tượng với 540 tỷ thông số.
Thông tin do Google cung cấp nêu bật nền tảng của PaLM2 trên khung JAX và cơ sở hạ tầng TPU v4 mới nhất của họ, phản ánh cam kết của họ trong việc tận dụng các công nghệ tiên tiến để tạo điều kiện thuận lợi cho sự phát triển và hiệu suất của mô hình.
Bạn có thể làm gì nhờ có PaLM 2?
lòng bàn tay 2, một mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến (LLM) do Google phát triển, thể hiện một bước đột phá tiên tiến và hiện có thể truy cập được cho công chúng. LLM mới nhất của Google được đào tạo trên một tập dữ liệu văn bản và mã khổng lồ, đồng thời nó có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ, bao gồm:
- Hiểu ngôn ngữ tự nhiên: PaLM2 có thể hiểu ý nghĩa của văn bản, ngay cả khi nó phức tạp hoặc mơ hồ.
- Tạo ngôn ngữ tự nhiên: PaLM2 có thể tạo văn bản vừa mạch lạc vừa đúng ngữ pháp.
- Tạo mã: PaLM2 có thể tạo mã bằng nhiều ngôn ngữ lập trình.
- Dịch: PaLM2 có thể dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác.
- Trả lời câu hỏi: PaLM2 có thể trả lời các câu hỏi về văn bản, mã và thế giới thực.
Với PaLM 2Bard hứa hẹn khá nhiều thứ mà GPT4 cung cấp trong ChatGPT, với thông tin cập nhật.
Cách sử dụng PaLM 2?
Cách đơn giản nhất để sử dụng/truy cập PaLM 2 đang sử dụng Bard AI. Để sử dụng Bard, chỉ cần nhấp vào đây.
Ngoài ra, PaLM 2 sẽ có sẵn thông qua Nền tảng AI của Google. Bạn có thể sử dụng nó để tạo văn bản, dịch ngôn ngữ, viết các loại nội dung sáng tạo khác nhau và trả lời các câu hỏi của bạn một cách đầy đủ thông tin.
Để tìm hiểu thêm về nó, vui lòng truy cập Google Và Lòng bàn tay 2 tường trình kỹ thuật.
So sánh: PaLM 2 so với GPT4
Trong những năm gần đây, mối quan tâm về các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) ngày càng tăng. Các mô hình này được đào tạo trên các tập dữ liệu văn bản và mã khổng lồ và chúng có thể được sử dụng cho nhiều tác vụ khác nhau, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dịch máy và tạo mã.
Hai trong số các LLM nổi bật nhất hiện nay là PaLM 2 và GPT-4, lần lượt được phát triển bởi Google và OpenAI. Trong bài đăng trên blog này, chúng tôi sẽ so sánh hai mô hình này và xem chúng khác nhau như thế nào về kích thước, dữ liệu, khả năng và ứng dụng.
Lòng bàn tay 2 so với GPT4: Kích thước
Một trong những yếu tố chính để phân biệt LLM là kích thước của chúng, được đo bằng số lượng tham số mà chúng có. Tham số là các giá trị số xác định cách mô hình xử lý đầu vào và tạo đầu ra. Mô hình càng có nhiều tham số thì nó càng phức tạp và mạnh mẽ hơn, nhưng cũng tốn kém về mặt tính toán và khó đào tạo hơn.
PaLM2 có bốn mô hình con với các kích cỡ khác nhau: Unicorn (lớn nhất), Bison, Otter và Gecko (nhỏ nhất). Google chưa tiết lộ số lượng tham số chính xác cho từng mô hình con. GPT-4 có 12 mẫu xe với kích cỡ khác nhau, dao động từ 125 triệu đến 1 thông số nghìn tỷ. Cả hai mô hình đều sử dụng kiến trúc máy biến áp, đây là một thiết kế mạng thần kinh cho phép xử lý song song và phụ thuộc tầm xa.
Lòng bàn tay 2 so với GPT4: Dữ liệu
Một yếu tố khác giúp phân biệt LLM là dữ liệu họ được đào tạo. Dữ liệu là nguồn kiến thức và kỹ năng cho các mô hình và nó ảnh hưởng đến hiệu suất cũng như khả năng khái quát hóa của chúng. Dữ liệu được đào tạo trên mô hình càng đa dạng và chất lượng cao thì nó càng linh hoạt và chính xác.
Lòng bàn tay 2 được đào tạo về hơn 100 ngôn ngữ và nhiều lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như toán học, khoa học, lập trình, văn học, v.v. Nó sử dụng tập dữ liệu được tuyển chọn để lọc văn bản có chất lượng thấp hoặc có hại, chẳng hạn như thư rác, lời nói căm thù hoặc thông tin sai lệch. Lòng bàn tay 2 cũng sử dụng một kỹ thuật gọi là học theo lộ trình, cho phép học từ nhiều nguồn thông tin và kết hợp chúng một cách mạch lạc.
GPT-4 được đào tạo trên nhiều loại dữ liệu hơn PaLM 2, bao gồm hầu hết tất cả các miền và ngôn ngữ có sẵn trên internet. Nó sử dụng tập dữ liệu có tên Pile, bao gồm 825 terabyte văn bản được lấy từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như Wikipedia, Reddit, sách, bài báo, trang web, v.v. GPT-4 không sử dụng bất kỳ bộ lọc hoặc quản lý nào cho dữ liệu của mình, điều đó có nghĩa là nó có thể học từ bất kỳ văn bản nào mà nó gặp nhưng cũng có khả năng kế thừa những thành kiến hoặc lỗi của nó.
Lòng bàn tay 2 so với GPT4: Khả năng
Yếu tố thứ ba giúp phân biệt LLM là khả năng của chúng hoặc những gì chúng có thể làm với văn bản mà chúng tạo ra. Khả năng phụ thuộc vào cả kích thước và dữ liệu của mô hình cũng như các nhiệm vụ mà chúng được tinh chỉnh. Tinh chỉnh là quá trình điều chỉnh mô hình chung cho phù hợp với một nhiệm vụ hoặc lĩnh vực cụ thể bằng cách huấn luyện nó trên một tập dữ liệu nhỏ hơn có liên quan đến nhiệm vụ hoặc lĩnh vực đó.
Lòng bàn tay 2 đã cải thiện khả năng logic và lý luận nhờ được đào tạo rộng rãi trong các lĩnh vực đó. Nó có thể giải các bài toán nâng cao, giải thích các bước thực hiện và cung cấp sơ đồ. Nó cũng có thể viết và gỡ lỗi mã bằng hơn 20 ngôn ngữ lập trình và cung cấp tài liệu bằng nhiều ngôn ngữ. Nó cũng có thể tạo văn bản ngôn ngữ tự nhiên cho nhiều nhiệm vụ và lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như dịch thuật, tóm tắt, trả lời câu hỏi, trò chuyện bằng chatbot, dữ liệu cập nhật, v.v.
Tuy nhiên, GPT-4 có khả năng linh hoạt hơn LLM của Google nhờ dữ liệu đào tạo rộng hơn. Hiện tại, nó có thể tạo văn bản ngôn ngữ tự nhiên cho hầu hết mọi nhiệm vụ hoặc miền có thể tưởng tượng được. Một số trong số đó là dịch thuật, tóm tắt, trả lời câu hỏi, hội thoại chatbot, hoàn thành văn bản, tạo văn bản, phân tích văn bản, tổng hợp văn bản, phân loại văn bản, trích xuất văn bản,
diễn giải văn bản, và nhiều hơn nữa.
Phán quyết: PaLM 2 so với GPT4
Nó phụ thuộc vào nhu cầu của bạn. Nếu bạn cần một LLM giỏi về lý luận và logic, có nút “Google it”, thì PaLM 2 là sự lựa chọn tốt hơn Nếu bạn cần một LLM nhanh, tạo văn bản tốt và đã chứng tỏ được bản thân thì GPT-4 là sự lựa chọn tốt hơn
Cuối cùng, cách tốt nhất để chọn LLM là thử cả hai và xem cái nào phù hợp nhất với bạn. AI là một cuộc hành trình chỉ giới hạn trong trí tưởng tượng của bạn.
Ồ, bạn là người mới làm quen với AI và mọi thứ dường như quá phức tạp? Hãy đọc tiếp…
Hình ảnh lịch sự: Google
AI 101
Bạn vẫn có thể lên tàu AI! Chúng tôi đã tạo một bảng chú giải chi tiết về AI cho các thuật ngữ trí tuệ nhân tạo được sử dụng phổ biến nhất và giải thích những kiến thức cơ bản về trí tuệ nhân tạo cũng như những rủi ro và lợi ích của AI. Hãy thoải mái sử dụng chúng. Học cách sử dụng AI là yếu tố thay đổi cuộc chơi! Các mô hình AI sẽ thay đổi thế giới.
Trong phần tiếp theo, bạn có thể tìm thấy các công cụ AI tốt nhất để sử dụng để tạo video do AI tạo và hơn thế nữa.
Các công cụ AI chúng tôi đã xem xét
Hầu như mỗi ngày, một công cụ, mô hình hoặc tính năng mới xuất hiện và thay đổi cuộc sống của chúng ta và chúng tôi đã xem xét một số công cụ, mô hình hoặc tính năng tốt nhất:
Bạn có muốn tìm hiểu cách sử dụng ChatGPT hiệu quả? Chúng tôi có một số mẹo và thủ thuật dành cho bạn mà không cần chuyển sang ChatGPT Plus, chẳng hạn như cách tải tệp PDF lên ChatGPT! Tuy nhiên, khi muốn sử dụng công cụ AI, bạn có thể gặp phải các lỗi như “ChatGPT hiện đang hoạt động hết công suất” và “quá nhiều yêu cầu trong 1-giờ thử lại sau”. Vâng, đó thực sự là những lỗi khó chịu, nhưng đừng lo lắng; chúng tôi biết cách khắc phục chúng. Đạo văn ChatGPT có miễn phí không? Đó là một câu hỏi khó để tìm ra một câu trả lời duy nhất. Nếu bạn sợ đạo văn, hãy sử dụng công cụ kiểm tra đạo văn AI. Ngoài ra, bạn có thể kiểm tra các chatbot AI và người viết bài luận AI khác để có kết quả tốt hơn.
Trong khi vẫn còn một số tranh luận về hình ảnh do trí tuệ nhân tạo tạo ra, mọi người vẫn đang tìm kiếm những công cụ tạo nghệ thuật AI tốt nhất. AI sẽ thay thế các nhà thiết kế? Hãy tiếp tục đọc và tìm hiểu.
- Công cụ video AI
- Công cụ thuyết trình AI
- Công cụ tìm kiếm AI
- Công cụ thiết kế nội thất AI
- Các công cụ AI khác
Bạn có muốn khám phá thêm công cụ? Kiểm tra những điều tốt nhất của:
