A Google elevou oficialmente a fasquia na I/O 2023 com o lançamento inovador do PaLM 2. O burburinho em torno deste modelo de linguagem é inegável, uma vez que já foi integrado no Google Bard e promete mudar o jogo no que diz respeito ao processamento de linguagem. Com todas as funcionalidades do seu antecessor e algumas novas adições impressionantes, o PaLM 2 está pronto para revolucionar a forma como utilizamos a linguagem na tecnologia. Não percas esta poderosa ferramenta que certamente levará o processamento de linguagem para o próximo nível!

Se estás a pensar no modelo PaLM 2 da Google e no que ele promete, vamos explorá-lo juntos.

TL;DR

  • O PaLM 2 da Google é um modelo de linguagem grande de última geração apresentado na conferência Google I/O de 2023.
  • Os modelos de linguagem são AI programas que compreendem e geram linguagem falada através da análise da relação entre palavras.
  • O modelo de linguagem PaLM 2 da Google promete um elevado desempenho em tarefas de raciocínio, multilinguismo, geração de código e tradução.
  • O modelo linguístico PaLM 2 é uma ferramenta de raciocínio ambiciosa desenvolvida pela Google, com 540 mil milhões de parâmetros
  • O PaLM 2 e o GPT-4 são dois dos modelos de linguagem mais avançados desenvolvidos pela OpenAI e pela Google, respectivamente.
  • TextCortex oferece aos seus utilizadores uma experiência de assistente AI de alta qualidade, uma vez que trabalha com os seus próprios modelos linguísticos, para além dos modelos GPT.

O que são modelos linguísticos?

Antes de analisarmos o modelo de linguagem PaLM 2 da Google, temos de saber o que são modelos de linguagem e o que fazem. Um modelo de linguagem é um programa de inteligência artificial que é treinado para compreender as línguas faladas. Os modelos de linguagem devem ser desenvolvidos utilizando materiais de origem textual em grande escala, como livros, artigos e sítios Web. Assim, o modelo de linguagem identifica e compreende os padrões e as relações entre as palavras.

Como funcionam os modelos linguísticos?

Os modelos de linguagem compreendem as línguas faladas utilizando os dados de texto a partir dos quais são treinados e geram resultados utilizando-os. Enquanto o cérebro humano associa as palavras a emoções e pensamentos, os modelos de linguagem analisam a relação e o padrão entre as palavras e combinam as palavras com maior probabilidade de formar frases e parágrafos.

google AI palm 2

Os modelos de linguagem requerem uma quantidade substancial de dados textuais e parâmetros para estabelecer esta ligação. Na tecnologia moderna, técnicas como a aprendizagem automática e a aprendizagem profunda são utilizadas na construção de modelos de linguagem. Com estas técnicas, os modelos de linguagem adquiriram a capacidade de gerar resultados semelhantes aos dos seres humanos.

O que fazem os modelos linguísticos?

Uma vez que os modelos de linguagem são treinados com dados textuais, são utilizados para gerar resultados textuais. Por exemplo, a eficácia e a eficiência dos chatbots e dos assistentes de escrita dependem em grande medida da utilização de modelos de linguagem potentes e bem treinados. Quanto mais um modelo de linguagem for treinado e tiver parâmetros, mais precisos e de alta qualidade serão os resultados que pode gerar.

Os modelos de linguagem também podem ser utilizados para melhorar a qualidade dos motores de busca. Uma vez que os modelos de linguagem são treinados com dados de sítios Web, podem ser utilizados para determinar a intenção subjacente à consulta de pesquisa de um utilizador. Assim, a eficiência e a satisfação dos utilizadores do motor de busca aumentam. Também é possível traduzir entre línguas faladas utilizando modelos de linguagem.

Porque é que os modelos linguísticos são importantes?

Uma vez que os modelos linguísticos são treinados utilizando dados cumulativos, melhora a experiência dos utilizadores com o motor de busca, a geração de texto e o chatbot. Assim, os utilizadores podem gastar menos tempo durante a pesquisa e aceder à informação que procuram num período de tempo mais curto. Além disso, com as ferramentas do AI que utilizam modelos de linguagem, é possível automatizar tarefas repetitivas e concluir tarefas baseadas em texto, como a criação de correio electrónico, a redacção de ensaios e a blog post e a geração de texto com alta qualidade.

Os modelos de linguagem reforçam a comunicação entre máquinas e seres humanos. Graças ao processamento de linguagem natural, as ferramentas AI podem compreender os pedidos dos utilizadores e gerar resultados relacionados e de alta qualidade. Quanto melhor uma ferramenta AI conseguir compreender o pedido do utilizador, mais exacta e de alta qualidade será a produção fornecida ao utilizador.

O que é o PaLM 2 da Google?

O PaLM (Pathway Language Model) 2 é um modelo de linguagem de grande dimensão da próxima geração desenvolvido pela Google e anunciado na parte de apresentação da conferência Google I/O de 2023. Tem um desempenho superior porque é treinado com mais dados e tem mais parâmetros do que o seu antecessor, o PaLM. Além disso, a Google posiciona o PaLM 2 como uma melhor alternativa ao GPT-4.

Multilinguismo

Com base nos dados de que dispomos, o PaLM 2 foi treinado com livros, poemas, adivinhas, sítios Web, expressões idiomáticas, provérbios e dados de texto de mais de 100 línguas. Por outras palavras, o PaLM 2 da Google tem uma compreensão profunda e capacidade de gerar resultados em mais de 100 línguas. De acordo com o relatório técnico da Google, o modelo linguístico PaLM 2 é mais bem sucedido em termos de multilinguismo do que o seu antecessor.

Geração de código

O PaLM 2, o modelo de linguagem de grande dimensão da próxima geração da Google, foi treinado não só em línguas faladas, mas também em linguagens de programação. O modelo de linguagem PaLM 2 é treinado em mais de 20 linguagens de programação populares, como Python, R, C++, C#, Rust, JavaScript, TypeScript e PHP. Além disso, o modelo PaLM 2 pode traduzir entre linguagens de programação. Se quiseres traduzir o teu código Python existente para C#, podes utilizar o modelo PaLM 2.

Raciocínio

Uma das áreas em que o PaLM 2 é ambicioso é o raciocínio. O raciocínio refere-se à capacidade de os modelos linguísticos fazerem inferências lógicas, combinando várias informações enquanto geram resultados. Esta capacidade permite que os modelos de linguagem estimulem a compreensão e gerem resultados de elevada qualidade. De acordo com os dados da Google, o modelo PaLM 2 obteve pontuações mais elevadas do que o seu antecessor e os concorrentes em testes de raciocínio como o WinoGrande, o ARC-C e o DROP.

O que há de novo no PaLM 2?

O modelo de linguagem PaLM 2 é mais poderoso do que o seu antecessor, o PaLM. Consegue gerar resultados de maior qualidade e mais consistentes em áreas como o raciocínio, a codificação, a tradução, o multilinguismo e a geração de linguagem natural.

Parâmetros

Uma das inovações mais impressionantes do PaLM 2 são os seus 540 mil milhões de parâmetros. Quanto mais parâmetros tiver um modelo linguístico, maior será a qualidade do resultado que pode gerar, uma vez que são utilizados como restrições decisivas durante a geração do resultado. Com os seus 540 mil milhões de parâmetros, o PaLM 2 tem um grande potencial para gerar resultados de alta qualidade, criativos e consistentes.

Características do PaLM 2

O PaLM 2 tem um grande potencial para a geração de texto e código devido ao número de parâmetros e dados treinados que possui. Com as suas características, o PaLM 2 pode compreender as estruturas complexas da linguagem natural e gerar textos precisos, coerentes e gramaticalmente correctos. Além disso, o PaLM 2 oferece aos seus utilizadores uma funcionalidade de tradução entre línguas faladas.

Uma vez que o modelo de linguagem do PaLM 2 é treinado com mais de 20 linguagens de programação populares, pode gerar resultados de codificação de acordo com as instruções do utilizador. Além disso, o PaLM 2 oferece aos seus utilizadores uma funcionalidade de tradução entre linguagens de programação.

PaLM 2 vs GPT-4

Dois dos maiores actores no desenvolvimento de modelos de linguagem de grande dimensão são a OpenAI e a Google. A OpenAI anunciou recentemente o seu próximo modelo GPT-4, enquanto a Google revelou o seu mais recente modelo, o PaLM 2. Estes modelos podem ser comparados em vários aspectos, como o tamanho, os dados, a capacidade e a utilização. Ao analisar estes factores, podemos compreender melhor como estes modelos de linguagem se comparam na corrida para desenvolver a tecnologia de processamento de linguagem natural mais avançada.

O modelo de linguagem PaLM 2 foi treinado em sítios Web, livros, artigos, poemas e adivinhas em mais de 100 línguas. Em comparação, o modelo de linguagem GPT-4 foi treinado num conjunto de dados muito maior, que inclui 825 TB de dados textuais provenientes do Reddit, GitHub, Wikipedia e várias outras fontes. Enquanto o modelo GPT-4 cobre uma gama mais ampla de fontes de texto, o PaLM 2 opta por uma abordagem mais cautelosa, evitando textos que contenham discurso de ódio ou desinformação.

TextCortex: O AI Assistente dos teus sonhos

Se estás à procura de um assistente AI que não dependa apenas dos modelos linguísticos GPT-4 e PaLM 2, então TextCortex foi concebido para ti. TextCortex é um assistente AI que utiliza os seus próprios modelos de linguagem para além do GPT-4. Por outras palavras, para além de modelos linguísticos poderosos, também temos os nossos próprios modelos linguísticos que treinamos e desenvolvemos todos os dias.

TextCortex é um assistente do AI que visa melhorar a qualidade da escrita dos utilizadores e a sua aventura na Internet. O TextCortex está disponível como uma aplicação Web e um browser extension. Está integrado em mais de 4000 sites e aplicações. Assim, podes continuar a utilizar o TextCortex independentemente da página web em que estejas.

TextCortex vem com o mais poderoso sistema de conversação AI chamado ZenoChat. O ZenoChat utiliza o modelo de linguagem Sophos, para além do GPT-4, o que lhe permite compreender as instruções dos utilizadores e gerar resultados de alta qualidade, semelhantes aos humanos. Além disso, uma vez que o ZenoChat tem memória de conversação, torna-se melhor a responder às perguntas dos utilizadores em cada conversa.

O ZenoChat é adequado para ser utilizado para diferentes fins com a sua persona e conjunto de dados personalizáveis. Se precisares de um assistente AI para linguagens de programação, podes ligar o ZenoChat aos teus dados do GitHub. Estás entusiasmado por ter um assistente pessoal AI ? Instala o nosso browser extension hoje e prepara-te para ter uma experiência de navegação mais inteligente e eficiente em mais de 4000 sites.