• Sémantické algoritmy SEO

PaLM a PaLM-E společnosti Google

  • Felix Rose-Collins
  • 2 min read

Úvodní stránka

PaLM (Pathways Language Model) je pokročilý rozsáhlý model NLP společnosti Google, který je navržen tak, aby zlepšoval hloubkové porozumění jazyku, uvažování a generování textu na základě umělé inteligence. Využívá systém Pathways, který umožňuje zobecnit jediný model pro více úloh NLP.

Jak PaLM funguje

PaLM vychází z předchozích architektur založených na transformátorech a optimalizuje výkon díky:

1. Školení v masovém měřítku

  • Byl vycvičen na 540 miliardách parametrů, což z něj činí jeden z největších modelů NLP.
  • Využívá velmi různorodé soubory dat pro lepší zobecnění napříč jazyky a oblastmi.

2. Učení s několika snímky a nulovým počtem snímků

  • Umožňuje umělé inteligenci provádět úlohy s minimem příkladů, čímž snižuje závislost na rozsáhlých souborech označených dat.

3. Rozšířené logické uvažování

  • Využívá podněty myšlenkového řetězce, čímž zlepšuje schopnosti řešení problémů v úlohách NLP.

Co je PaLM-E?

PaLM-E je multimodální ztělesněný model umělé inteligence společnosti Google, který integruje zpracování jazyka PaLM s reálným vnímáním z robotických a zrakových modelů. Umožňuje systémům AI porozumět fyzickému světu a komunikovat s ním prostřednictvím textu, zraku a vstupů ze senzorů.

Jak PaLM-E funguje

1. Multimodální učení

  • Zpracovává a integruje text, obrázky, videa a data ze senzorů.
  • Umožňuje bezproblémovou interakci umělé inteligence mezi jazykem a vnímáním reálného světa.

2. Mapování přechodu od vnímání k akci

  • Používá NLP k interpretaci a provádění robotických úloh na základě vstupů z reálného světa.

3. Učení s vlastním dohledem

  • Využívá obrovské množství dat ke zvýšení efektivity robotické automatizace a multimodálního porozumění.

Aplikace PaLM & PaLM-E

✅ Pokročilá konverzační umělá inteligence

  • Umožňuje chatbotům příští generace rozšířené uvažování a porozumění souvislostem.

✅ Multimodální umělá inteligence v robotice

  • Umožňuje systémům AI zpracovávat vizuální, textové a smyslové vstupy pro aplikace v reálném světě.

✅ Generování textu a kódu

  • Pomáhá při kvalitním doplňování textu, generování programového kódu a interpretaci dat.

✅ Vyhledávání a sumarizace na bázi umělé inteligence

  • Zlepšuje schopnost umělé inteligence efektivně analyzovat a shrnovat složité soubory dat.

Výhody používání PaLM a PaLM-E

  • Zlepšená generalizace napříč více úlohami NLP.
  • Multimodální přizpůsobivost pro jazykové, zrakové a robotické aplikace.
  • Lepší schopnosti řešení problémů díky vylepšení logického uvažování.

Osvědčené postupy pro optimalizaci umělé inteligence pomocí PaLM a PaLM-E

✅ Využití multimodálních schopností

  • Využívejte textové, obrazové a senzorové vstupy k maximalizaci účinnosti umělé inteligence.

✅ Přesné vyladění pro konkrétní úkoly

  • Trénování modelů na datech specifických pro danou oblast pro zlepšení výkonu v cílených aplikacích.

✅ Zavedení etických postupů v oblasti umělé inteligence

  • Řešení předpojatosti, transparentnosti a odpovědného používání umělé inteligence při nasazování rozsáhlých modelů.

Nejčastější chyby, kterých se vyvarujte

❌ Ignorování interpretovatelnosti modelu

  • Zajistěte, aby výstupy byly vysvětlitelné a v souladu s lidskými očekáváními.

❌ Přílišné spoléhání na školení pro jednu úlohu

  • Trénujte umělou inteligenci na zobecnění v různých reálných aplikacích.

Nástroje a rámce pro implementaci PaLM a PaLM-E

  • Google AI & TensorFlow: Poskytuje přístup k rozsáhlým výzkumným modelům umělé inteligence.
  • Objímání obličeje Transformers: Nabízí rámce NLP pro vyladění modelu.
  • Výzkum společnosti DeepMind a Google: Podporuje výzkum multimodální umělé inteligence.

Závěr: Pokrok v umělé inteligenci pomocí PaLM a PaLM-E

PaLM a PaLM-E představují významný skok v oblasti NLP a multimodální umělé inteligence, protože kombinují hluboké porozumění jazyku s vnímáním reálného světa. Využitím těchto modelů mohou podniky zlepšit možnosti automatizace, interakcí řízených umělou inteligencí a robotiky.

Felix Rose-Collins

Felix Rose-Collins

Ranktracker's CEO/CMO & Co-founder

Felix Rose-Collins is the Co-founder and CEO/CMO of Ranktracker. With over 15 years of SEO experience, he has single-handedly scaled the Ranktracker site to over 500,000 monthly visits, with 390,000 of these stemming from organic searches each month.

Začněte používat Ranktracker... zdarma!

Zjistěte, co brání vašemu webu v umístění.

Vytvoření bezplatného účtu

Nebo se přihlaste pomocí svých přihlašovacích údajů

Different views of Ranktracker app