Thoại Viết Hoàng
Writer
Có vẻ như mỗi tuần một tính năng, cải tiến hoặc mô hình AI mới sẽ được phát hành trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Một trận chiến như vậy đang diễn ra giữa Google và OpenAI, những người đã lần lượt tạo ra các mô hình PaLM 2 và ChatGPT AI.
Trong hướng dẫn tổng quan này, chúng tôi sẽ đưa ra so sánh giữa PaLM 2 và ChatGPT, cho thấy những khác biệt chính giữa các mô hình cũng như cách chúng được đào tạo và xây dựng. Cả hai mô hình đều có những điểm mạnh và khả năng riêng biệt, nhưng chúng cũng khác nhau ở một số lĩnh vực chính. Bài viết này sẽ cung cấp sự so sánh toàn diện về hai mô hình AI này, tập trung vào kiến trúc, khả năng, hiệu quả mở rộng quy mô, tập dữ liệu, đánh giá, đạo đức, khả năng chuyên biệt và các trường hợp sử dụng triển khai. Bắt đầu với kiến trúc mô hình và các chức năng, PaLM 2 vượt trội trong các tác vụ lý luận nâng cao như mã và toán học, phân loại, trả lời câu hỏi và dịch thuật. Nó được đào tạo trước trên một kho ngữ liệu lớn gồm nhiều ngôn ngữ khác nhau, giúp nó thành thạo trong các tác vụ đa ngôn ngữ. Hơn nữa, PaLM 2 có thể phân tách các nhiệm vụ phức tạp thành các nhiệm vụ phụ đơn giản hơn và hiểu được các sắc thái trong ngôn ngữ con người, bao gồm cả thành ngữ và câu đố. Mặt khác, ChatGPT được thiết kế tập trung vào các nhiệm vụ đàm thoại. Mặc dù nó có thể xử lý nhiều nhiệm vụ có mục đích chung như tóm tắt, tạo văn bản và trả lời câu hỏi, nhưng nó chủ yếu được đào tạo trên các bộ dữ liệu tiếng Anh. Mặc dù có khả năng trò chuyện với nhiều sắc thái ở một mức độ nào đó, ChatGPT không được thiết kế đặc biệt cho lý luận nâng cao trong các lĩnh vực chuyên biệt như tạo mã. Khi nói đến khả năng mở rộng quy mô và hiệu quả, PaLM 2 sử dụng phương pháp mở rộng quy mô tối ưu hóa điện toán. Điều này có nghĩa là nó chia tỷ lệ kích thước mô hình và tập dữ liệu huấn luyện theo tỷ lệ, dẫn đến mô hình nhỏ hơn nhưng hiệu quả hơn với hiệu suất tốt hơn. Ngược lại, ChatGPT thường đi theo xu hướng tăng kích thước mô hình để có hiệu suất tốt hơn, điều này có thể dẫn đến chi phí tính toán cao hơn.
PaLM 2 vs ChatGPT
Về mặt tập dữ liệu, PaLM 2 được đào tạo trên nhiều loại dữ liệu, bao gồm nhiều ngôn ngữ lập trình và con người, phương trình toán học, bài báo khoa học và trang web. ChatGPT, mặc dù được đào tạo trên một kho văn bản rộng lớn, bao gồm sách, trang web và các văn bản khác, nhưng chủ yếu tập trung vào tiếng Anh. Đánh giá và đạo đức là những khía cạnh quan trọng của bất kỳ mô hình AI nào. PaLM 2 trải qua quá trình đánh giá nghiêm ngặt và đạt được kết quả tiên tiến dựa trên các tiêu chuẩn như WinoGrande, BigBench-Hard, XSum, WikiLingua và XLSum. Nó cũng tập trung vào việc giảm tác hại và thành kiến, bao gồm cải thiện khả năng phân loại độc tính. Trong khi đó, ChatGPT được tinh chỉnh dựa trên phản hồi của con người để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể và giảm thiểu kết quả đầu ra có hại hoặc sai lệch. Cách sử dụng API Google PaLM 2 miễn phí
Về khả năng chuyên biệt, PaLM 2 vượt trội ở các ngôn ngữ lập trình phổ biến và có thể tạo mã chuyên dụng bằng các ngôn ngữ như Prolog, Fortran và Verilog. ChatGPT, mặc dù không chuyên về tạo mã, nhưng có thể trả lời các câu hỏi và trợ giúp các truy vấn liên quan đến mã ở một mức độ nào đó. Cuối cùng, liên quan đến việc triển khai và các trường hợp sử dụng, PaLM 2 có nhiều ứng dụng. Nó được sử dụng trong các mô hình tiên tiến khác như Sec-PaLM và được triển khai trong các công cụ AI tổng hợp như API PaLM và Bard. Mặt khác, ChatGPT chủ yếu được triển khai như một tác nhân đàm thoại và cho các nhiệm vụ cụ thể trên nền tảng của OpenAI.
Google giới thiệu mô hình AI PaLM 2
So sánh kiến trúc và khả năng của mô hình AI PaLM 2: Lý luận nâng cao: Xuất sắc trong các nhiệm vụ như mã và toán học, phân loại, trả lời câu hỏi và dịch thuật. Thành thạo đa ngôn ngữ: Được đào tạo trước về một kho lớn các ngôn ngữ khác nhau, giúp nó hoạt động hiệu quả trong các tác vụ đa ngôn ngữ. Hiểu ngôn ngữ tự nhiên: Có thể phân tách các nhiệm vụ phức tạp thành các nhiệm vụ phụ đơn giản hơn và hiểu các sắc thái trong ngôn ngữ con người, bao gồm cả thành ngữ và câu đố. Trò chuyệnGPT: Thiết kế đàm thoại: Tập trung vào các nhiệm vụ đàm thoại nhưng có thể xử lý nhiều nhiệm vụ có mục đích chung khác nhau như tóm tắt, tạo văn bản và trả lời câu hỏi. Lấy tiếng Anh làm trung tâm: Được đào tạo chung về các bộ dữ liệu chủ yếu bằng tiếng Anh. Hiểu ngôn ngữ tự nhiên: Có khả năng trò chuyện theo nhiều sắc thái ở một mức độ nào đó nhưng không được thiết kế đặc biệt cho lý luận nâng cao trong các lĩnh vực chuyên biệt như tạo mã.
Mở rộng quy mô và hiệu quả: PaLM 2: Tính toán tỷ lệ tối ưu: Chia tỷ lệ kích thước mô hình và tập dữ liệu huấn luyện theo tỷ lệ, tạo ra một mô hình nhỏ hơn nhưng hiệu quả hơn với hiệu suất tốt hơn. Trò chuyệnGPT: Chia tỷ lệ truyền thống: Thường tuân theo xu hướng tăng kích thước mô hình để có hiệu suất tốt hơn, điều này có thể dẫn đến chi phí tính toán cao hơn. Bộ dữ liệu: PaLM 2: Đa ngôn ngữ và đa dạng: Bao gồm nhiều ngôn ngữ lập trình và con người, phương trình toán học, bài báo khoa học và trang web. Trò chuyệnGPT: Rộng rãi nhưng sử dụng nhiều tiếng Anh: Được đào tạo trên một kho văn bản rộng lớn, bao gồm sách, trang web và các văn bản khác, nhưng chủ yếu bằng tiếng Anh.
Đánh giá và đạo đức: PaLM 2: Đánh giá nghiêm ngặt: Đạt được kết quả tiên tiến trên các điểm chuẩn như WinoGrande, BigBench-Hard, XSum, WikiLingua và XLSum. Thực hành AI có trách nhiệm: Tập trung vào việc giảm tác hại và thành kiến, bao gồm cải thiện khả năng phân loại độc tính. Trò chuyệnGPT: Vòng phản hồi của con người: Tinh chỉnh dựa trên phản hồi của con người để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể và giảm thiểu các kết quả đầu ra có hại hoặc sai lệch. Năng lực chuyên môn: PaLM 2: Ngôn ngữ lập trình: Xuất sắc ở các ngôn ngữ lập trình phổ biến và có thể tạo mã chuyên dụng bằng các ngôn ngữ như Prolog, Fortran và Verilog. Trò chuyệnGPT: Mục đích chung: Không chuyên tạo mã nhưng có thể trả lời các câu hỏi và trợ giúp các truy vấn liên quan đến mã ở một mức độ nào đó. Triển khai và trường hợp sử dụng: PaLM 2: Phạm vi rộng: Được sử dụng trong các mô hình tiên tiến khác như Sec-PaLM và được triển khai trong các công cụ AI tổng hợp như API PaLM và Bard.
Trò chuyệnGPT:
Nền tảng cụ thể: Chủ yếu được triển khai như một tác nhân đàm thoại và cho các nhiệm vụ cụ thể trên nền tảng của OpenAI. Mô hình AI PaLM 2 của Google dường như là một mô hình chuyên biệt và hiệu quả hơn, tập trung vào khả năng suy luận nâng cao và đa ngôn ngữ. Nó cũng có tập dữ liệu đào tạo rộng hơn và đa dạng hơn. Mặt khác, ChatGPT có mục đích chung và mang tính đàm thoại hơn, tập trung vào các nhiệm vụ tiếng Anh. Cả hai mô hình đều hướng đến việc tuân thủ các biện pháp thực hành AI có trách nhiệm, nhưng PaLM 2 dường như có quy trình đánh giá nghiêm ngặt hơn để cân nhắc về mặt đạo đức. Khi AI tiếp tục phát triển, điểm mạnh và điểm yếu của các mô hình này chắc chắn sẽ tiếp tục được hoàn thiện và cải thiện. Hiện tại, việc lựa chọn giữa PaLM 2 và ChatGPT phần lớn sẽ phụ thuộc vào nhu cầu và yêu cầu cụ thể của người dùng. Chia sẻ Tweet Ghim Email
Tham khảo bài viết gốc tại đây:
Trong hướng dẫn tổng quan này, chúng tôi sẽ đưa ra so sánh giữa PaLM 2 và ChatGPT, cho thấy những khác biệt chính giữa các mô hình cũng như cách chúng được đào tạo và xây dựng. Cả hai mô hình đều có những điểm mạnh và khả năng riêng biệt, nhưng chúng cũng khác nhau ở một số lĩnh vực chính. Bài viết này sẽ cung cấp sự so sánh toàn diện về hai mô hình AI này, tập trung vào kiến trúc, khả năng, hiệu quả mở rộng quy mô, tập dữ liệu, đánh giá, đạo đức, khả năng chuyên biệt và các trường hợp sử dụng triển khai. Bắt đầu với kiến trúc mô hình và các chức năng, PaLM 2 vượt trội trong các tác vụ lý luận nâng cao như mã và toán học, phân loại, trả lời câu hỏi và dịch thuật. Nó được đào tạo trước trên một kho ngữ liệu lớn gồm nhiều ngôn ngữ khác nhau, giúp nó thành thạo trong các tác vụ đa ngôn ngữ. Hơn nữa, PaLM 2 có thể phân tách các nhiệm vụ phức tạp thành các nhiệm vụ phụ đơn giản hơn và hiểu được các sắc thái trong ngôn ngữ con người, bao gồm cả thành ngữ và câu đố. Mặt khác, ChatGPT được thiết kế tập trung vào các nhiệm vụ đàm thoại. Mặc dù nó có thể xử lý nhiều nhiệm vụ có mục đích chung như tóm tắt, tạo văn bản và trả lời câu hỏi, nhưng nó chủ yếu được đào tạo trên các bộ dữ liệu tiếng Anh. Mặc dù có khả năng trò chuyện với nhiều sắc thái ở một mức độ nào đó, ChatGPT không được thiết kế đặc biệt cho lý luận nâng cao trong các lĩnh vực chuyên biệt như tạo mã. Khi nói đến khả năng mở rộng quy mô và hiệu quả, PaLM 2 sử dụng phương pháp mở rộng quy mô tối ưu hóa điện toán. Điều này có nghĩa là nó chia tỷ lệ kích thước mô hình và tập dữ liệu huấn luyện theo tỷ lệ, dẫn đến mô hình nhỏ hơn nhưng hiệu quả hơn với hiệu suất tốt hơn. Ngược lại, ChatGPT thường đi theo xu hướng tăng kích thước mô hình để có hiệu suất tốt hơn, điều này có thể dẫn đến chi phí tính toán cao hơn.
PaLM 2 vs ChatGPT
Về mặt tập dữ liệu, PaLM 2 được đào tạo trên nhiều loại dữ liệu, bao gồm nhiều ngôn ngữ lập trình và con người, phương trình toán học, bài báo khoa học và trang web. ChatGPT, mặc dù được đào tạo trên một kho văn bản rộng lớn, bao gồm sách, trang web và các văn bản khác, nhưng chủ yếu tập trung vào tiếng Anh. Đánh giá và đạo đức là những khía cạnh quan trọng của bất kỳ mô hình AI nào. PaLM 2 trải qua quá trình đánh giá nghiêm ngặt và đạt được kết quả tiên tiến dựa trên các tiêu chuẩn như WinoGrande, BigBench-Hard, XSum, WikiLingua và XLSum. Nó cũng tập trung vào việc giảm tác hại và thành kiến, bao gồm cải thiện khả năng phân loại độc tính. Trong khi đó, ChatGPT được tinh chỉnh dựa trên phản hồi của con người để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể và giảm thiểu kết quả đầu ra có hại hoặc sai lệch. Cách sử dụng API Google PaLM 2 miễn phí
Về khả năng chuyên biệt, PaLM 2 vượt trội ở các ngôn ngữ lập trình phổ biến và có thể tạo mã chuyên dụng bằng các ngôn ngữ như Prolog, Fortran và Verilog. ChatGPT, mặc dù không chuyên về tạo mã, nhưng có thể trả lời các câu hỏi và trợ giúp các truy vấn liên quan đến mã ở một mức độ nào đó. Cuối cùng, liên quan đến việc triển khai và các trường hợp sử dụng, PaLM 2 có nhiều ứng dụng. Nó được sử dụng trong các mô hình tiên tiến khác như Sec-PaLM và được triển khai trong các công cụ AI tổng hợp như API PaLM và Bard. Mặt khác, ChatGPT chủ yếu được triển khai như một tác nhân đàm thoại và cho các nhiệm vụ cụ thể trên nền tảng của OpenAI.
Google giới thiệu mô hình AI PaLM 2
So sánh kiến trúc và khả năng của mô hình AI PaLM 2: Lý luận nâng cao: Xuất sắc trong các nhiệm vụ như mã và toán học, phân loại, trả lời câu hỏi và dịch thuật. Thành thạo đa ngôn ngữ: Được đào tạo trước về một kho lớn các ngôn ngữ khác nhau, giúp nó hoạt động hiệu quả trong các tác vụ đa ngôn ngữ. Hiểu ngôn ngữ tự nhiên: Có thể phân tách các nhiệm vụ phức tạp thành các nhiệm vụ phụ đơn giản hơn và hiểu các sắc thái trong ngôn ngữ con người, bao gồm cả thành ngữ và câu đố. Trò chuyệnGPT: Thiết kế đàm thoại: Tập trung vào các nhiệm vụ đàm thoại nhưng có thể xử lý nhiều nhiệm vụ có mục đích chung khác nhau như tóm tắt, tạo văn bản và trả lời câu hỏi. Lấy tiếng Anh làm trung tâm: Được đào tạo chung về các bộ dữ liệu chủ yếu bằng tiếng Anh. Hiểu ngôn ngữ tự nhiên: Có khả năng trò chuyện theo nhiều sắc thái ở một mức độ nào đó nhưng không được thiết kế đặc biệt cho lý luận nâng cao trong các lĩnh vực chuyên biệt như tạo mã.
Mở rộng quy mô và hiệu quả: PaLM 2: Tính toán tỷ lệ tối ưu: Chia tỷ lệ kích thước mô hình và tập dữ liệu huấn luyện theo tỷ lệ, tạo ra một mô hình nhỏ hơn nhưng hiệu quả hơn với hiệu suất tốt hơn. Trò chuyệnGPT: Chia tỷ lệ truyền thống: Thường tuân theo xu hướng tăng kích thước mô hình để có hiệu suất tốt hơn, điều này có thể dẫn đến chi phí tính toán cao hơn. Bộ dữ liệu: PaLM 2: Đa ngôn ngữ và đa dạng: Bao gồm nhiều ngôn ngữ lập trình và con người, phương trình toán học, bài báo khoa học và trang web. Trò chuyệnGPT: Rộng rãi nhưng sử dụng nhiều tiếng Anh: Được đào tạo trên một kho văn bản rộng lớn, bao gồm sách, trang web và các văn bản khác, nhưng chủ yếu bằng tiếng Anh.
Đánh giá và đạo đức: PaLM 2: Đánh giá nghiêm ngặt: Đạt được kết quả tiên tiến trên các điểm chuẩn như WinoGrande, BigBench-Hard, XSum, WikiLingua và XLSum. Thực hành AI có trách nhiệm: Tập trung vào việc giảm tác hại và thành kiến, bao gồm cải thiện khả năng phân loại độc tính. Trò chuyệnGPT: Vòng phản hồi của con người: Tinh chỉnh dựa trên phản hồi của con người để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể và giảm thiểu các kết quả đầu ra có hại hoặc sai lệch. Năng lực chuyên môn: PaLM 2: Ngôn ngữ lập trình: Xuất sắc ở các ngôn ngữ lập trình phổ biến và có thể tạo mã chuyên dụng bằng các ngôn ngữ như Prolog, Fortran và Verilog. Trò chuyệnGPT: Mục đích chung: Không chuyên tạo mã nhưng có thể trả lời các câu hỏi và trợ giúp các truy vấn liên quan đến mã ở một mức độ nào đó. Triển khai và trường hợp sử dụng: PaLM 2: Phạm vi rộng: Được sử dụng trong các mô hình tiên tiến khác như Sec-PaLM và được triển khai trong các công cụ AI tổng hợp như API PaLM và Bard.
Trò chuyệnGPT:
Nền tảng cụ thể: Chủ yếu được triển khai như một tác nhân đàm thoại và cho các nhiệm vụ cụ thể trên nền tảng của OpenAI. Mô hình AI PaLM 2 của Google dường như là một mô hình chuyên biệt và hiệu quả hơn, tập trung vào khả năng suy luận nâng cao và đa ngôn ngữ. Nó cũng có tập dữ liệu đào tạo rộng hơn và đa dạng hơn. Mặt khác, ChatGPT có mục đích chung và mang tính đàm thoại hơn, tập trung vào các nhiệm vụ tiếng Anh. Cả hai mô hình đều hướng đến việc tuân thủ các biện pháp thực hành AI có trách nhiệm, nhưng PaLM 2 dường như có quy trình đánh giá nghiêm ngặt hơn để cân nhắc về mặt đạo đức. Khi AI tiếp tục phát triển, điểm mạnh và điểm yếu của các mô hình này chắc chắn sẽ tiếp tục được hoàn thiện và cải thiện. Hiện tại, việc lựa chọn giữa PaLM 2 và ChatGPT phần lớn sẽ phụ thuộc vào nhu cầu và yêu cầu cụ thể của người dùng. Chia sẻ Tweet Ghim Email
Tham khảo bài viết gốc tại đây:
