Google heeft op I/O 2023 de lat officieel hoger gelegd met de baanbrekende release van PaLM 2. De buzz rond dit taalmodel is onmiskenbaar, want het is al geĆÆntegreerd in Google Bard en belooft het spel te veranderen als het gaat om taalverwerking. Met alle mogelijkheden van zijn voorganger en enkele indrukwekkende nieuwe toevoegingen, is PaLM 2 klaar om een revolutie teweeg te brengen in de manier waarop we taal gebruiken in de techniek. Mis deze krachtige tool niet die taalverwerking naar een hoger niveau tilt!

Als je benieuwd bent naar Google's PaLM 2 model en wat het belooft, laten we het dan samen verkennen.

TL;DR

  • Google's PaLM 2 is een next-gen groot taalmodel onthuld op de 2023 Google I/O conferentie.
  • Taalmodellen zijn AI programma's die gesproken taal begrijpen en genereren door de relatie tussen woorden te analyseren.
  • Google's PaLM 2 taalmodel belooft hoge prestaties bij redeneren, meertaligheid, codegeneratie en vertaaltaken.
  • Het PaLM 2 taalmodel is een ambitieus redeneerinstrument ontwikkeld door Google, met 540 miljard parameters
  • PaLM 2 en GPT-4 zijn twee van de meest geavanceerde taalmodellen, ontwikkeld door respectievelijk OpenAI en Google.
  • TextCortex biedt zijn gebruikers een hoogwaardige AI assistent-ervaring, omdat het naast GPT-modellen ook met eigen taalmodellen werkt.

Wat zijn taalmodellen?

Voordat we Google's PaLM 2 taalmodel onderzoeken, moeten we weten wat taalmodellen zijn en wat ze doen. Een taalmodel is een kunstmatig intelligentieprogramma dat getraind is om gesproken talen te begrijpen. Taalmodellen moeten worden ontwikkeld met behulp van grootschalig tekstueel bronmateriaal, zoals boeken, artikelen en websites. Zo identificeert en begrijpt het taalmodel de patronen en relaties tussen woorden.

Hoe werken taalmodellen?

Taalmodellen begrijpen gesproken talen aan de hand van de tekstgegevens waaruit ze getraind zijn en genereren daarmee output. Terwijl het menselijk brein woorden verbindt met emoties en gedachten, analyseren taalmodellen de relatie en het patroon tussen woorden en combineren de woorden met de hoogste waarschijnlijkheid tot zinnen en paragrafen.

google AI palm 2

Taalmodellen vereisen een aanzienlijke hoeveelheid tekstuele gegevens en parameters om dit verband te leggen. In de moderne technologie worden technieken als machine learning en deep learning gebruikt bij het construeren van taalmodellen. Met deze technieken hebben taalmodellen het vermogen gekregen om output te genereren die lijkt op die van mensen.

Wat doen taalmodellen?

Omdat taalmodellen worden getraind met tekstuele gegevens, worden ze gebruikt om tekstuele output te genereren. Zo zijn de effectiviteit en efficiƫntie van chatbots en schrijfassistenten sterk afhankelijk van het gebruik van krachtige en goed getrainde taalmodellen. Hoe meer een taalmodel getraind is en parameters heeft, hoe nauwkeuriger en hoogwaardiger de uitvoer die het kan genereren.

Taalmodellen kunnen ook gebruikt worden om de kwaliteit van zoekmachines te verbeteren. Omdat taalmodellen worden getraind met websitegegevens, kunnen ze worden gebruikt voor de intentie achter de zoekopdracht van een gebruiker. Zo zal de efficiƫntie en tevredenheid van gebruikers van de zoekmachine toenemen. Het is ook mogelijk om met behulp van taalmodellen te vertalen tussen gesproken talen.

Waarom zijn taalmodellen belangrijk?

Omdat taalmodellen worden getraind met behulp van cumulatieve gegevens, maakt het de zoekmachine-, tekstgeneratie- en chatbotervaring van gebruikers beter. Zo kunnen gebruikers minder tijd besteden tijdens het onderzoek en in kortere tijd toegang krijgen tot de informatie die ze zoeken. Bovendien is het met AI tools die taalmodellen gebruiken mogelijk om repetitieve taken te automatiseren en tekstgebaseerde taken zoals het maken van e-mails, het schrijven van essays en blog post genereren met hoge kwaliteit.

Taalmodellen versterken de communicatie tussen machines en mensen. Dankzij natuurlijke taalverwerking kunnen AI tools de aanwijzingen van gebruikers begrijpen en gerelateerde en hoogwaardige uitvoer genereren. Hoe beter een AI hulpmiddel de aanwijzingen van de gebruiker kan begrijpen, hoe nauwkeuriger en hoogwaardiger de uitvoer voor de gebruiker.

Wat is Google's PaLM 2?

PaLM (Pathway Language Model) 2 is een volgende generatie groot taalmodel ontwikkeld door Google en aangekondigd tijdens het introductiegedeelte van de 2023 Google I/O conferentie. Het heeft hogere prestaties omdat het getraind is met meer gegevens en meer parameters heeft dan zijn voorganger, PaLM. Ook positioneert Google PaLM 2 als een beter alternatief voor GPT-4.

Meertaligheid

Op basis van de gegevens die we hebben, is PaLM 2 getraind met boeken, gedichten, raadsels, websites, idiomen, spreekwoorden en tekstgegevens van meer dan 100 talen. Met andere woorden, Google's PaLM 2 heeft een diep begrip en output-genererend vermogen in meer dan 100 talen. Volgens het technische rapport van Google is het taalmodel PaLM 2 succesvoller in meertaligheid dan zijn voorganger.

Codegeneratie

PaLM 2, Google's volgende generatie grote taalmodel, is niet alleen getraind in gesproken talen, maar ook in programmeertalen. Het PaLM 2 taalmodel is getraind in populaire 20+ programmeertalen zoals Python, R, C++, C#, Rust, JavaScript, TypeScript en PHP. Ook kan het PaLM 2 model vertalen tussen programmeertalen. Als je je bestaande Python code wilt vertalen naar C#, kun je het PaLM 2 model gebruiken.

Redenering

Een van de gebieden waarop PaLM 2 ambitieus is, is redeneren. Redeneren verwijst naar het vermogen van taalmodellen om logische gevolgtrekkingen te maken door meerdere stukjes informatie te combineren terwijl ze output genereren. Dit vermogen stelt taalmodellen in staat om begrip op te wekken en genereert uitvoer van hoge kwaliteit. Volgens de gegevens van Google behaalde het PaLM 2 model hogere scores dan zijn voorganger en concurrenten in redeneringstests zoals WinoGrande, ARC-C en DROP.

Wat is er nieuw in PaLM 2?

Het PaLM 2 taalmodel is krachtiger dan zijn voorganger, PaLM. Het kan een hogere kwaliteit en meer consistente uitvoer genereren op gebieden als redeneren, coderen, vertalen, meertaligheid en het genereren van natuurlijke taal.

Parameters

Een van de meest indrukwekkende vernieuwingen van PaLM 2 zijn de 540 miljard parameters. Hoe meer parameters een taalmodel heeft, hoe hoger de kwaliteit van de output, omdat ze gebruikt worden als beslissende beperkingen tijdens het genereren van de output. Met zijn 540 miljard parameters heeft PaLM 2 een groot potentieel om hoogwaardige, creatieve en consistente uitvoer te genereren.

PaLM 2 Kenmerken

PaLM 2 heeft een groot potentieel voor het genereren van tekst en code door het aantal parameters en getrainde gegevens waarover het beschikt. Met zijn functies kan PaLM 2 de complexe structuren van natuurlijke taal begrijpen en nauwkeurige tekst genereren die zowel coherent als grammaticaal correct is. Bovendien biedt PaLM 2 zijn gebruikers een vertaalfunctie tussen gesproken talen.

Omdat het PaLM 2 taalmodel getraind is met meer dan 20 populaire programmeertalen, kan het codeeruitvoer genereren volgens de aanwijzingen van de gebruiker. Bovendien biedt PaLM 2 zijn gebruikers een vertaalfunctie tussen programmeertalen.

PaLM 2 vs GPT-4

Twee van de grootste spelers in de ontwikkeling van grote taalmodellen zijn OpenAI en Google. OpenAI heeft onlangs zijn komende GPT-4 model aangekondigd, terwijl Google zijn nieuwste model heeft onthuld, PaLM 2. Deze modellen kunnen worden vergeleken op verschillende aspecten, zoals omvang, gegevens, mogelijkheden en gebruik. Door deze factoren te analyseren, kunnen we beter begrijpen hoe deze taalmodellen tegen elkaar opboksen in de race om de meest geavanceerde technologie voor natuurlijke taalverwerking te ontwikkelen.

Het PaLM 2-taalmodel is getraind op websites, boeken, artikelen, gedichten en raadsels in meer dan 100 talen. In vergelijking hiermee is het GPT-4 taalmodel getraind op een veel grotere set gegevens, waaronder 825 TB aan tekstgegevens afkomstig van Reddit, GitHub, Wikipedia en diverse andere bronnen. Terwijl het GPT-4 model een breder scala aan tekstbronnen bestrijkt, kiest PaLM 2 voor een voorzichtiger aanpak door teksten te vermijden die haatdragende taal of verkeerde informatie bevatten.

TextCortex: De AI assistent van je dromen

Als je op zoek bent naar een AI assistent die niet alleen afhankelijk is van de GPT-4 en PaLM 2 taalmodellen, dan is TextCortex is ontworpen voor jou. TextCortex is een AI assistent die naast GPT-4 zijn eigen taalmodellen gebruikt. Met andere woorden, naast krachtige taalmodellen hebben we ook onze eigen taalmodellen die we dagelijks trainen en ontwikkelen.

TextCortex is een AI assistent die de schrijfkwaliteit en het internetavontuur van gebruikers wil verbeteren. TextCortex is beschikbaar als webapplicatie en browser extension. Het is geĆÆntegreerd met 4000+ websites en toepassingen. Zo kun je TextCortex blijven gebruiken, ongeacht op welke webpagina je je bevindt.

TextCortex wordt geleverd met de krachtigste conversatie AI genaamd ZenoChat. ZenoChat gebruikt naast GPT-4 ook het Sophos taalmodel, waardoor het de prompts van gebruikers begrijpt en hoogwaardige, mensachtige output genereert. Omdat ZenoChat een conversatiegeheugen heeft, wordt het bovendien bij elk gesprek beter in het beantwoorden van vragen van gebruikers.

ZenoChat is geschikt om voor verschillende doeleinden gebruikt te worden met zijn aanpasbare persona en dataset. Als je een AI assistent voor programmeertalen nodig hebt, kun je ZenoChat verbinden met je GitHub gegevens. Ben je enthousiast over het hebben van een Persoonlijke AI assistent? Installeer onze browser extension vandaag nog en maak je klaar om een slimmere, efficiƫntere surfervaring te ervaren op meer dan 4000 websites.