Для обучения ИИ-модели Google PaLM 2 использовали впятеро больше текстовых данных, чем для предыдущей

Анонсированная на прошлой неделе большая языковая модель Google PaLM 2 была обучена на объёме, который в пять раз превышает аналогичный показатель модели 2022 года. Это позволяет новой нейросети решать более сложные задачи по программированию, математике и написанию текстов, выяснили журналисты CNBC.

Источник изображения: blog.google

При обучении Google PaLM 2 было использовано 3,6 трлн токенов — эти элементы обучения больших языковых моделей помогают нейросетям предсказывать последующие слова в последовательностях. Алгоритмы предсказания, в свою очередь, позволяют большим языковым моделям составлять связные фразы. Предыдущую её версию, Google PaLM, которая была выпущена в 2022 году, обучили на 780 млрд токенов.

На прошедшем мероприятии Google I/O компания активно демонстрировала возможности искусственного интеллекта при его интеграции в поиск, электронную почту, работу с текстовыми документами и электронными таблицами, но не сообщала подробностей об объемах обучающих данных. Аналогичной стратегии предпочла придерживаться компания OpenAI, недавно представившая GPT-4. Свои действия компании объясняют конкурентным характером бизнеса, а общественность настаивает на большей прозрачности в отношении ИИ.

Google всё же рассказала, что новая модель оказалась меньше предыдущих, то есть эффективность технологии при выполнении более сложных задач выросла. PaLM 2, согласно внутренним документам компании, обучена на 340 млрд параметров, тогда как у первой версии их было 540 млрд — это свидетельствует, что увеличилась сложность модели. В компании подтвердили, что PaLM 2 обучена сотне языков, и это позволяет ей интегрироваться в 25 функций и продуктов экосистемы Google, включая экспериментальный чат-бот Bard.

Google PaLM 2, если верить общедоступным данным, может оказаться мощнее всех существующих моделей. Для сравнения, анонсированная в феврале Meta✴ LlaMA обучена на 1,4 трлн токенов; OpenAI, когда ещё делилась информацией, докладывала, что GPT-3 обучалась на 300 млрд токенов; а представленная ещё два года назад Google LaMDA была обучена на 1,5 трлн токенов.