Yapay Genel Zeka (AGI) Yakında…
Jan Marcel Kezmann tarafından MEDIUM da yayınlanmıştı.
İzniyle sizinde bilgilenmenizi istedim.
Microsoft’un GPT-4 Yardımcı Pilotu ile Google’ın PaLM’si Arasındaki Derinlemesine Karşılaştırma
Büyüleyici bulduğum bir konu hakkında bu blog gönderisini yazmaktan heyecan duyuyorum – Microsoft’un GPT-4 Yardımcı Pilotu ile Google’ın PaLM’si arasında derinlemesine bir karşılaştırma.
Bu iki model, dil modelleme ve programlama yardımının en son noktasını temsil eder ve yetenekleri birçok endüstride devrim yaratma potansiyeline sahiptir.
Bu makalede, GPT-4 Copilot ve PaLM’nin mimarisini, yeteneklerini ve uygulamalarını keşfedeceğim.
Ayrıca güçlü ve zayıf yönlerini karşılaştıracağım ve çeşitli bağlamlarda nasıl kullanılabileceğini tartışacağım.
İster bir programcı, ister bir dil meraklısı veya en son teknoloji trendleriyle ilgilenen biri olun, umarım bu makaleyi bilgilendirici ve ilgi çekici bulursunuz.
Haydi dalalım!
İçindekiler
modeller
Bu bölümde Microsoft’un GPT-4 Yardımcı Pilotuna ve Google’ın PaLM’sine güç veren modelleri keşfedeceğim.
Her iki modelin mimarisine, kullandıkları eğitim verilerine, eğitim öncesi ve ince ayar süreçlerine değineceğim.
Ek olarak, yalnızca benzerlik ve farklılıklarının karşılaştırmasını görmek istiyorsanız sonuna atlayın.
GPT-4 Yardımcı Pilot açıklaması
Model Mimarisi
GPT-4 Copilot, Microsoft tarafından geliştirilen ve sinir ağında transformatör tarzı bir mimari kullanan son teknoloji bir dil modelidir.
Bu mimari, bir metindeki kelimeler arasındaki ilişkilerin daha iyi anlaşılmasını sağlar ve ayrıca sinir ağının hangi veri parçalarının diğerlerinden daha alakalı olduğunu ayrıştırmasını sağlayan bir dikkat mekanizması kullanır.
Parametreler ve Eğitim Verileri
AI modeli, önceki GPT-3’ün 175 milyar parametresinden neredeyse on kat daha büyük olan 1,5 trilyon parametreyle etkileyici derecede büyük bir modeldir.
Hem görüntü hem de metin girişlerini kabul eden ve çıktıları yayabilen büyük bir çok modlu veri kümesi üzerinde eğitildi. Eğitildiği veri kümesi web sayfaları, kitaplar, resimler, videolar, podcast’ler ve daha fazlasını içerir ve bu da onu çok yönlü bir model yapar.
Ön Eğitim ve İnce Ayar Süreci
GPT-4 Yardımcı Pilot için ön eğitim süreci, kendi kendini yöneten öğrenmeyi içeriyordu, yani herhangi bir insan etiketi veya geri bildirim olmadan kendi verilerinden öğreniyordu.
Ardından, insan tarafından sağlanan etiketleri veya geri bildirimi kullanan denetimli öğrenme kullanılarak doğal dili anlama, doğal dil oluşturma, bilgisayar görüşü, konuşma tanıma ve daha fazlası gibi çeşitli profesyonel görevlerde ince ayar yapıldı.
Google’ın PaLM açıklaması
Model Mimarisi
PaLM (Path-Augmented Language Model), Google tarafından geliştirilmiş, yalnızca kod çözücü içeren yoğun bir Transformer mimarisi kullanan son teknoloji bir dil modelidir.
Google’ın, PaLM’nin birçok görevi aynı anda halletmesine, yeni görevleri hızla öğrenmesine ve dünyayı daha iyi anlamasını yansıtmasına olanak tanıyan gelişmiş Pathways sistemi kullanılarak eğitilmiştir.
Pathways sisteminin avantajı, aynı zamanda birden fazla TPU v4 Bölmesi arasında verimli eğitim sağlamasıdır.
Parametreler ve Eğitim Verileri
PaLM, GPT-4 boyutunun yalnızca yaklaşık üçte biri olan 540 milyar parametrelik maksimum model boyutuna sahiptir.
Bununla birlikte, üzerinde eğitildiği büyük ve çeşitli veri kümeleri, metin, resimler, videolar, ses ve diğer yöntemleri kapsayan oldukça benzerdir.
Ayrıca haberler, kitaplar, sosyal medya, web sayfaları ve daha fazlası gibi çeşitli alanları da kapsayarak çok yönlü bir model haline getirir.
Ön Eğitim ve İnce Ayar Süreci
PaLM’nin ön eğitim süreci, bağlama bağlı olarak girdinin farklı bölümlerine odaklanmayı öğrendiği anlamına gelen öz dikkati kullandı.
İnsan tarafından sağlanan etiketleri veya geri bildirimi kullanan denetimli öğrenme kullanılarak yüzlerce dil anlama ve oluşturma görevinde ince ayar yapıldı.
GPT-4 Yardımcı Pilot ve PaLM modellerinin karşılaştırılması
Bu bölümü özetlemek için, aşağıdaki tablo GPT-4 Yardımcı Pilot ve PaLM modellerinin ana benzerliklerini ve farklılıklarını karşılaştırmaktadır:
Büyük dil modellerinin her birinin yetenekleriyle devam edelim.
Yetenekler ve Uygulamalar
Microsoft zaten GPT-4’ü Word, Excel ve co gibi çeşitli araçlara entegre edebildi. Google, AI modeliyle henüz o kadar uzakta değil.
Şu anda AI ile sık sık ürün uyarlamaları ve geliştirmeleri yapılsa da, her iki AI aracının da nerede kullanıldığını veya kullanılabileceğini iyi anlamak için yeteneklerinin karşılaştırılması mantıklıdır.
Microsoft’un Yardımcı Pilotunun Yetenekleri ve Uygulamaları
Microsoft’un yapay zeka destekli Copilot aracı, Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams ve daha fazlası gibi Microsoft 365 uygulamalarına doğal dil özellikleri sunar.
Copilot’un yetenekleri gerçekten etkileyicidir ve aşağıdakileri içerir:
Word’de yardımcı pilot:
Copilot’un bu özelliği, kullanıcıların çalışırken yanlarında belge yazmasına, düzenlemesine, özetlemesine ve oluşturmasına olanak tanır.
Ayrıca, anahtar kelimelere veya konulara göre içerik üretebilir.
PowerPoint’te yardımcı pilot:
PowerPoint’teki Copilot, fikirlerinizi doğal dil komutlarıyla tasarlanmış bir sunuma dönüştürmenizi sağlar.
Ayrıca içeriğe göre düzenler, resimler, simgeler ve animasyonlar önerebilir.
Excel’de yardımcı pilot:
Excel’de Copilot ile çok kısa bir sürede içgörülerin kilidini açabilecek, eğilimleri belirleyebilecek ve profesyonel görünümlü veri görselleştirmeleri oluşturabileceksiniz.
Ayrıca, verilerle ilgili doğal dil sorgularını yanıtlayabilir veya formüller kullanarak hesaplamalar yapabilir.
Outlook’ta yardımcı pilot:
Outlook’ta Copilot, iletinin içeriğine veya amacına göre otomatik olarak e-postalar oluşturur.
Ayrıca e-posta içeriğine göre yanıtlar, ekler, takvim etkinlikleri ve takipler önerebilir.
Takımlarda Yardımcı Pilot:
Copilot’un bu özelliği, kullanıcıların bir toplantının veya sohbet konuşmasının dökümünden ilgili noktaları çekmesine olanak tanır.
Ek olarak, tartışmaya dayalı olarak eylem öğeleri, görevler veya anketler oluşturabilir.
Bing’de yardımcı pilot:
Son on veya yirmi yılda arama alanındaki en büyük oyun değiştirici, muhtemelen GPT-4’ün Bing arama motoruna tam entegrasyonudur.
Bu, temel olarak kişinin kendi kişisel ihtiyaç ve tercihlerine çok daha fazla uyarlanmış yepyeni bir arama deneyimi yaratır.
Google PaLM’nin Yetenekleri ve Uygulamaları
Microsoft Copilot’a benzeyen Google PaLM, kullanıcılarına doğal dil yetenekleri sağlayan yapay zeka destekli bir araçtır.
PaLM’nin yetenekleri ve Google ürün entegrasyonları hakkında çok fazla şey bilinmemekle birlikte, uygulamaları çok çeşitli olacaktır ve bunlardan bazıları şunları içerir:
Google Workspace için yapay zeka bileşimi:
PaLM’nin AI kompozisyon özelliği, kullanıcıların doğal dil komutlarını veya anahtar kelimeleri kullanarak belgeler, e-postalar, sunumlar ve daha fazlası için içerik oluşturmasına olanak tanır.
Kullanıcılar, PaLM’den bir makalenin özetini yazmasını veya belirli bir konuda bir slayt oluşturmasını isteyebilir ve PaLM, içeriği buna göre oluşturur.
PaLM ve MakerSuite aracılığıyla geliştirici prototip oluşturma ve kodlama:
AI modeli, geliştiricilerin modellerine kolay erişim sağlayarak kodlamadan uygulama oluşturmalarına olanak tanır.
Böylece geliştiriciler, kod parçacıkları, kullanıcı arabirimi öğeleri, veri görselleştirmeleri ve daha fazlasını oluşturmak için doğal dil komutlarını kullanabilir.
Google Cloud’daki AI özellikleri:
PaLM’nin yapay zeka modelleri, kurumsal müşteriler tarafından kurumsal arama, belge anlama ve konuşmalı yapay zeka gibi çeşitli görevler için kullanılabilir.
Ayrıca müşteriler, yapılandırılmamış veri kaynaklarından içgörüler elde etmek veya karmaşık sorguları işleyebilen sohbet robotları oluşturmak için PaLM’yi kullanabilecekler.
Özet
Her iki AI modeli de çeşitli ortamlarda kullanılabilse de, şu anda ürünler sonlandırıldığında Microsoft’un Google’a göre üstünlüğü olduğunu düşünüyorum.
Bunu söyledikten sonra, bu iki şirket, AI araçları ve günlük kullandığımız ürünlerimize entegrasyonları arasında sürekli bir savaş göreceğimizi hayal edebiliyorum.
Son Notlar
Sonuç olarak, şu anda mevcut olan bilgilerin çoğunu ele almaya çalıştım ve teknolojideki ilerleme sadece hızlandığından, bazen güncel kalmak zor.
Bunu bilerek, umarım bu makaleyi okurken değer bulmuşsunuzdur.
Yorum bölümünde her iki araçla ilgili deneyiminizi paylaşmaktan çekinmeyin.
Henüz yapmadıysanız beni takip etmeyi düşünün veya tavsiye bağlantım aracılığıyla Medium üyesi olun . Bununla, Medium’daki tüm premium makalelere tam erişime sahip olurken beni destekliyorsunuz.
Referans bağlantımla Medium’a katılın — Jan Marcel Kezmann
Üye olun ve Jan’ın (ve Medium’daki diğer tüm yazarların) tüm hikayelerini okuyun. Üyelik ücretiniz doğrudan destekler…
LinkedIn aracılığıyla bana ulaşın
GitHub’daki diğer çalışmalarıma ve Medium’daki diğer makalelere göz atın .