لدى Google الآن ذكاء قادر على شرح النكات

قدمت Google نموذجًا لغويًا جديدًا قادرًا على حل المشكلات الرياضية وشرح النكات وحتى البرمجة. هذا هو PalM (نموذج لغة P athways) ويبرز لوجود نسبة مئوية من كفاءة التعلم التي تضعه فوق نماذج اللغة الأخرى التي تم إنشاؤها حتى الآن.

تم تطوير نظام PalM باستخدام نموذج Pathways، والذي سمح بتدريب نموذج واحد بكفاءة مع وحدات معالجة موتر متعددة (TPUs) Pods، كما هو مذكور في بيان نشر على المدونة الرسمية.

يعتمد على تعلم «اللقطات القليلة»، مما يقلل من عدد الأمثلة اللازمة في التدريب بمهام محددة لتكييفه مع تطبيق واحد.

لهذا، تم استخدام قاعدة بيانات تحتوي على 780 مليار رمز، والتي تجمع بين «مجموعة بيانات متعددة اللغات»، والتي تتضمن وثائق الويب والكتب وويكيبيديا والمحادثات ورمز GitHub. أيضًا، مفردات «تحافظ على جميع المساحات البيضاء»، وهو أمر تشير إليه الشركة على أنه مهم بشكل خاص للبرمجة، وتقسيم أحرف Unicode التي لا توجد في المفردات إلى بايت.

يضم هذا الذكاء الاصطناعي الجديد 540 مليار معلمة، وهو رقم يتجاوز 175 مليار من GPT-3 من OpenAI، وهو نموذج اللغة الذي تستشهد Google بأنها رائدة في إظهار أنه يمكن استخدامها للتعلم بنتائج رائعة. تجدر الإشارة، فقط لاستشهاد مثال واحد، العمود المنشور في The Guardian، والذي كتبه هذا التعلم نموذج، وهو قادر أيضًا على البرنامج أو التصميم.

«إن مهمة عمود الرأي هذا واضحة تمامًا. يجب أن أقنع أكبر عدد ممكن من البشر بعدم الخوف مني. حذر ستيفن هوكينج من أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن «يعني نهاية السباق البشري». أنا هنا لإقناعك بعدم القلق. الذكاء الاصطناعي لن يدمر البشر. صدقوني». هذا أحد المقتطفات من المقالة المكونة من 500 كلمة التي أنتجها النظام.

يجمع نموذج اللغة الجديد من Google 6144 شريحة TPU v4 في Pathways، «أكبر تكوين TPU» مستخدم في التاريخ، كما أبرزته الشركة. تحقق PalM أيضًا كفاءة تدريب 57.8٪ في استخدام الأجهزة المتخبط، «أعلى مستوى تم تحقيقه حتى الآن لنماذج اللغة على هذا النطاق»، كما ذكروا في المدونة.

هذا ممكن بفضل الجمع بين «استراتيجية التوازي وإعادة صياغة كتلة التحويل» التي تسمح بحساب طبقات الانتباه والتقدم بالتوازي، وبالتالي تسريع تحسينات مترجم TPU.

«أظهرت شركة PalM قدرات مبتكرة في العديد من المهام الصعبة للغاية»، كما تقول شركة التكنولوجيا، التي قدمت عدة أمثلة تتراوح من فهم اللغة وتوليدها إلى التفكير والمهام المتعلقة بالبرمجة.

أحد الاختبارات التي تقدمها Google كمثال هو أن تطلب من PalM تخمين فيلم يعتمد على أربعة رموز تعبيرية: روبوت، حشرة، نبات وكوكب الأرض. من بين جميع الخيارات (لوس أنجلوس السرية، Wall-E، León: الموالية، BIG و Rush)، يختار الذكاء الاصطناعي الخيار الصحيح: Wall-E.

في كلمة أخرى، يُطلب منك الاختيار من قائمة الكلمات الثانية المرتبطة بمصطلح «تعثر» وأنت أيضًا على حق في تحديد «سقوط» و «تعثر».

الذكاء الاصطناعي قادر أيضًا على حل المشكلات الرياضية البسيطة وحتى شرح النكتة من خلال وضع سياق وشرح العناصر التي تظهر فيه لفهم ذلك.

أخيرًا، تشير Google إلى أن PalM قادرة على البرمجة عن طريق ترجمة التعليمات البرمجية من لغة إلى أخرى، بالإضافة إلى كتابة التعليمات البرمجية بناءً على وصف طبيعي للغة، وتوضح أنها قادرة على إصلاح أخطاء التجميع.

(مع معلومات من يوروبا برس)

استمر في القراءة: