Google a développé le Pathways Language Model 2 (PaLM 2), un modèle de langage innovant qui améliore ses prédécesseurs grâce à des capacités avancées en multilinguisme, raisonnement et codage.
PaLM 2 est conçu pour accomplir des tâches complexes telles que la compréhension et la génération de langage naturel, la traduction de langues et l’écriture de code.
Sommaire de l'article
Raisonnement avancé
L’une des forces principales de PaLM 2 est son aptitude au raisonnement avancé. Il peut décomposer des tâches complexes en sous-tâches plus simples et comprendre les nuances du langage humain mieux que les modèles précédents.
Par exemple, PaLM 2 excelle dans la compréhension des idiomes et des énigmes, qui nécessitent de saisir les significations figuratives des mots.
Capacités multilingues
PaLM 2 a été pré-entraîné sur un vaste corpus de textes multilingues, ce qui le rend performant dans la gestion de différentes langues. Il soutient des tâches de traduction avancées, surpassant à la fois son prédécesseur et des outils comme Google Translate.
Cette capacité multilingue lui permet de bien performer dans des tâches nécessitant la compréhension et la génération de textes dans plusieurs langues.
Compétences en codage
Le modèle est également très compétent en codage, ayant été formé sur un large ensemble de données de code source et de pages web.
Il excelle dans des langages de programmation populaires comme Python et JavaScript, et peut générer du code spécialisé dans des langages comme Prolog, Fortran et Verilog. Cela fait de PaLM 2 un outil précieux pour le développement logiciel et les tâches liées au codage.
Construction et évaluation
La performance supérieure de PaLM 2 est attribuée à plusieurs innovations :
- Scaling Compute-Optimal : cette technique met à l’échelle le modèle et la taille du dataset d’entraînement de manière proportionnelle, rendant PaLM 2 plus petit mais plus efficace.
- Amélioration du mélange de Dataset : contrairement à ses prédécesseurs, PaLM 2 utilise un mélange de pré-entraînement diversifié incluant des centaines de langues humaines et de programmation, des équations mathématiques, des articles scientifiques et des pages web.
- Architecture de modèle mise à jour : l’architecture du modèle a été affinée pour soutenir une variété de tâches, améliorant ainsi sa capacité à apprendre différents aspects du langage.
PaLM 2 est rigoureusement évalué sur plusieurs benchmarks, y compris WinoGrande, BigBench-Hard, XSum, WikiLingua, et XLSum. Il atteint systématiquement des résultats de pointe, particulièrement dans les tâches multilingues et de raisonnement avancé.
Développement d’IA responsable
Google met l’accent sur le développement responsable de l’IA avec PaLM 2. Le modèle est évalué pour les potentiels dommages et biais, avec des mesures en place pour réduire la mémorisation de documents en double et améliorer la représentation dans les données de pré-entraînement.
PaLM 2 démontre des capacités améliorées de classification de la toxicité et dispose de contrôles intégrés pour gérer la génération de langage toxique.
Applications en IA générative
PaLM 2 alimente plusieurs fonctionnalités d’IA générative de Google. Il est intégré dans des outils comme l’API PaLM, MakerSuite et Vertex AI, permettant le développement d’applications avancées d’IA.
Dans Google Workspace, PaLM 2 améliore les outils de productivité en permettant des fonctionnalités telles que le résumé d’e-mails dans Gmail et le brainstorming et la réécriture dans Google Docs.
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Conclusion
PaLM 2 de Google est un modèle de langage polyvalent et puissant qui établit de nouvelles normes en matière d’IA avec ses capacités avancées de raisonnement, de multilinguisme et de codage. Son développement reflète l’engagement de Google envers une IA responsable, garantissant que le modèle est à la fois efficace et éthiquement solide. PaLM 2 est prêt à entraîner des avancées significatives dans les applications d’IA, bénéficiant à divers domaines et industries.
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