جوجل تكشف رسمياً عن نموذج PaLM 2 للذكاء الاصطناعي
تتمتع بقدرات أفضل بكثير في المنطق والاستدلال
أعلنت شركة جوجل Google عن PaLM 2 وهو أحدث نموذج لغة ذكاء اصطناعي للشركة، ومنافس الأنظمة المتطورة الأخرى مثل GPT-4 من OpenAI.
وتم الإعلان عن هذا النموذج في مؤتمر المطورين الخاص بالشركة الذي ركز بشكل أساسي على الذكاء الاصطناعي.
ميزات PaLM 2
وقال سوندار بيتشاي، الرئيس التنفيذي لجوجل على خشبة المسرح إن PaLM 2 أقوى في المنطق والاستدلال، وذلك بفضل التدريب الواسع في هذا المجال.
وقد تم تدريبه أيضًا على نصوص متعددة اللغات (أكثر من 100 لغة).
فيما قال سلاف بيتروف، كبير مديري الأبحاث في Google، للصحفيين في مائدة مستديرة قبل إعلان النموذج إن PaLM 2 أفضل بكثير في مجموعة من المهام القائمة على النصوص بما في ذلك التفكير والترميز والترجمة.
وأظهر بيتروف مثالاً على قدرات PaLM 2 متعددة اللغات، من خلال فهم الترجمة السياقية والمصطلحات في لغات مختلفة.
مع إعطاء مثال للعبارة الألمانية ‘Ich verstehe nur Bahnhof’، والتي تُترجم حرفيًا إلى “أنا أفهم محطة القطار فقط”، ولكنها تترجم اصطلاحياً “لا أفهم ما تقوله”.
سيتوفر النظام الجديد بأربعة أحجام تسمى من الأصغر إلى الأكبر كما يلي: Gecko و Otter و Bison و Unicorn.
وقد تم ضبطه وفقًا للبيانات الخاصة بالمجال لأداء مهام معينة لعملاء المؤسسات.
فكر في هذه التعديلات مثل أخذ هيكل شاحنة أساسي وإضافة محرك جديد أو مصد أمامي لإنجاز مهام معينة أو العمل بشكل أفضل في تضاريس معينة.
فمثلاً هناك نسخة من PaLM تم تدريبها على البيانات الصحية (Med-PaLM 2)، والتي تقول Google إنها يمكن أن تجيب على أسئلة مشابهة لتلك الموجودة في امتحان الترخيص الطبي بالولايات المتحدة بمستوى خبير.
وإصدار آخر مدرب على بيانات الأمن السيبراني (Sec-PaLM 2 ) يستطيع أن يشرح سلوك البرامج النصية الضارة المحتملة ويساعد في اكتشاف التهديدات في التعليمات البرمجية.
سيكون كلا الطرازين متاحين للاختبار بداية عبر جوجل كلاود Google Cloud.
وقالت الشركة إن PaLM 2 يتم استخدامها بالفعل في 25 ميزة ومنتج تابع للشركة، بما في ذلك Bard، برنامج المحادثة التجريبي للشركة.
يتم استخدامه أيضًا لتشغيل الميزات في تطبيقات Google Workspace مثل المستندات والعروض التقديمية وجداول البيانات.
والجدير بالذكر أن Google تقول إن الإصدار الأخف من PaLM 2، صغير بما يكفي للتشغيل على الهواتف المحمولة، ومعالجة 20 رمزًا في الثانية، أي ما يعادل تقريبًا 16 أو 17 كلمة.
لم تذكر Google الأجهزة التي تم استخدامها لاختبار هذا الطراز، لكنها اكتفت بالقول إنها أحدث الهواتف.
إن تصغير مثل هذه النماذج اللغوية أمر مهم، لأن هذه الأنظمة مكلفة للتشغيل في السحابة، والقدرة على استخدامها محليًا سيكون لها فوائد أخرى، مثل تحسين الخصوصية.
تكمن المشكلة في أن الإصدارات الأصغر من النماذج اللغوية هي حتماً أقل قدرة من الأكبر.
وتأمل جوجل من خلال PaLM 2 أن تسد فجوة الذكاء الاصطناعي بينها وبين ومنافسيها مثل مايكروسوفت Microsoft، التي كانت تدفع بقوة أدوات لغة الذكاء الاصطناعي إلى مجموعة برامج Office الخاصة بها.
تقدم Microsoft الآن ميزات AI التي تساعد في تلخيص المستندات وكتابة رسائل البريد الإلكتروني وإنشاء شرائح للعروض التقديمية وغير ذلك الكثير.
ستحتاج Google إلى الحفاظ على التكافؤ مع الشركة أو تخاطر بأن يُنظر إليها على أنها بطيئة في تنفيذ أبحاث الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.
تحديات ومشاكل PaLM 2
على الرغم من أن PaLM 2 هي بالتأكيد خطوة للأمام بالنسبة لعمل Google في نماذج لغة الذكاء الاصطناعي، إلا أنها تعاني من مشاكل وتحديات مشتركة في التكنولوجيا على نطاق أوسع.
على سبيل المثال فقد بدأ بعض الخبراء في التشكيك في شرعية بيانات التدريب المستخدمة لإنشاء نماذج لغوية.
عادةً ما يتم استخراج هذه البيانات من الإنترنت وغالبًا ما تتضمن نصًا محميًا بحقوق الطبع والنشر وكتب إلكترونية مقرصنة.
استجابت شركات التكنولوجيا التي تصنع هذه النماذج عمومًا برفض الإجابة عن أسئلة حول مصدر بيانات التدريب الخاصة بهم.
واصلت Google هذا النهج في وصفها لـ PaLM 2، مشيرةً فقط إلى أن مجموعة تدريب النظام تكونت من مجموعة متنوعة من المصادر: مستندات الويب والكتب والرموز والرياضيات وبيانات المحادثة، دون تقديم مزيد من التفاصيل.
هناك أيضًا مشاكل متأصلة في إخراج النماذج اللغوية مثل “الهلوسة”، أو ميل هذه الأنظمة إلى تكوين المعلومات ببساطة.
وقال نائب رئيس Google للأبحاث Zoubin Ghahramani أنه، وفي هذا الصدد، فإن PaLM 2 بمثابة تحسين على النماذج السابقة.
وأشار إلى أن المجال ككل لا يزال أمامه طريق طويل لمكافحة المعلومات الخاطئة والهلوسات التي قد يولدها الذكاء الاصطناعي.
التعليقات مغلقة.