El nuevo modelo de lenguaje grande de Google, PaLM 2, presentado en la conferencia anual de desarrolladores de la compañía la semana pasada, utiliza casi cinco veces más datos de texto para capacitación que su predecesor, el modelo LLM, para realizar tareas avanzadas de codificación, matemática y escritura creativa, según un informe de CNBC. reveló. El gigante tecnológico dijo anteriormente que el modelo fue entrenado en 100 idiomas y realizó una amplia gama de tareas.
Google dijo que PaLM 2 es más pequeño que los LLM anteriores.
El gigante tecnológico afirmó que el gran conjunto de datos de PaLM 2 incluye artículos científicos y páginas web que contienen expresiones matemáticas. Según los informes, la primera versión de PaLM (Pathways Language Model) en 2022 se entrenó en 780 mil millones de tokens y 540 mil millones de parámetros. El modelo PaLM 2 está entrenado en 3,6 billones de tokens y 340 mil millones de parámetros, según reveló un documento interno visto por CNBC. Los tokens, cadenas de mando, se utilizan para entrenar LLM.
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LaMDA, una conversación LLM, que Google presentó hace dos años se formó en 1,5 billones de tokens. La tecnología se presentó en febrero junto con Bard AI.
Durante Google I/O, la empresa anunció más de 25 nuevos productos y funciones impulsados por el modelo, incluida la expansión de Bard AI a nuevos idiomas. «Se utiliza en otros modelos líderes, como Med-PaLM 2 y Sec-PaLM, y potencia las funciones y herramientas de IA generativa en Google, como Bard y la API de PaLM», dijo Google.
Google anteriormente en una publicación de blog que su modelo de lenguaje mejoró las capacidades multilingües, de razonamiento y de codificación. El gigante tecnológico ha mejorado la capacidad de comprender, generar y traducir texto matizado, incluidos modismos, poemas y acertijos, a una amplia variedad de idiomas.
Mientras tanto, Google recientemente abrió el acceso a su chatbot Bard AI a más de 180 países. A principios de este mes, la empresa abrió su chatbot Bard AI a todos los usuarios con cuentas de Workspace.
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