Google tarafından yapılan açıklamada PaLM 2'nin akıl yürütme, kodlama ve çeviri de dahil olmak üzere bir dizi metin tabanlı görevde çok daha iyi olduğu belirtildi. PaLM 2'nin farklı dillerdeki deyimleri (Örneğin, etekleri zil çalmak) anlayabildiğinin altı çizildi. PaLM 2'nin yeteneklerini açıklayan bir araştırma makalesinde Google mühendisleri, sistemin dil yeterliliğinin "o dili öğretmek için yeterli" olduğunu ve bunun kısmen eğitim verilerinde İngilizce olmayan metinlerin daha yaygın olmasından kaynaklandığını belirtti.

PaLM 2, çok sayıda özel yapılandırmaya sahip

Oluşturulması büyük zaman ve kaynak gerektiren diğer büyük dil modelleri gibi PaLM 2 de tek bir üründen ziyade, tüketici ve kurumsal ortamlarda kullanılacak farklı sürümleri olan bir ürün ailesi konumunda. Sistem en küçükten en büyüğe doğru Gecko, Otter, Bison ve Unicorn olarak adlandırılan dört boyutta mevcut.

< Resime gitmek için tıklayın >

Aktarılanlara göre PaLM 2’nin sağlık verileri üzerinde eğitilmiş bir versiyonu olan Med-PaLM 2, ABD Tıbbi Lisanslama Sınavında bulunanlara benzer soruları "uzman" düzeyinde yanıtlayabiliyor. Siber güvenlik verileri üzerinde eğitilmiş başka bir versiyonunun (Sec-PaLM 2) da potansiyel kötü amaçlı komut dosyalarının davranışını açıklayabileceği ve koddaki tehditleri tespit etmeye yardımcı olabileceği belirtildi. Bu modellerin her ikisi de Google Cloud üzerinden, başlangıçta belirli müşterilere sunulacak.

Google özelinde ise PaLM 2, şirketin deneysel sohbet robotu Bard da dahil olmak üzere 25 serviste halihazırda kullanılıyor. Bard aracılığıyla sunulan güncellemeler arasında gelişmiş kodlama yetenekleri ve daha fazla dil desteği yer alıyor. Ayrıca Docs, Slides ve Sheets gibi Google Workspace uygulamalarındaki özellikleri güçlendirmek için de kullanılıyor.

PaLM 2 akıllı telefonlara gelebilir

Ayrıca Bkz.Google Magic Editor: Fotoğraf düzenlemeye yeni bir boyut geldi

Bununla birlikte, bu tür dil modellerinin minyatürleştirilmesi oldukça önemli. Zira bu dev sistemlerin bulutta çalıştırılması oldukça pahalı olmakla birlikte cihaz üzerinde çalışmaları gelişmiş gizlilik gibi başka faydalara da olanak tanıyacaktır. Sorun şu ki, dil modellerinin daha küçük versiyonları kaçınılmaz olarak daha büyük kardeşlerinden daha az yetenekli oluyor.

PaLM 2, Google'ın yapay zeka dil modelleri üzerindeki çalışmaları için kesinlikle ileriye doğru atılmış bir adım olsa da bilinen sorun ve endişeler devam ediyor. Örneğin, bazı uzmanlar dil modelleri oluşturmak için kullanılan eğitim verilerinin yasallığını sorgulamaya başladı. Bu veriler genellikle internetten toplanıyor ve genellikle telif hakkı korumalı metinler ve korsan e-kitaplar içeriyor. Bu modelleri oluşturan teknoloji şirketleri genellikle eğitim verilerini nereden temin ettiklerine ilişkin soruları yanıtlamayı reddediyor. Dil modellerinin çıktılarında "halüsinasyon" ya da bu sistemlerin basitçe bilgi uydurma eğilimi gibi doğal sorunlar da var.