
Google tarafından yapılan açıklamada PaLM 2’nin akıl yürütme, kodlama ve çeviri de dahil olmak üzere bir dizi metin tabanlı vazifede çok daha uygun olduğu belirtildi. PaLM 2’nin farklı lisanlardaki deyimleri (Örneğin, etekleri zil çalmak) anlayabildiğinin altı çizildi. PaLM 2’nin yeteneklerini açıklayan bir araştırma makalesinde Google mühendisleri, sistemin lisan yeterliliğinin “o lisanı öğretmek için yeterli” olduğunu ve bunun kısmen eğitim datalarında İngilizce olmayan metinlerin daha yaygın olmasından kaynaklandığını belirtti.
PaLM 2, çok sayıda özel yapılandırmaya sahip
Oluşturulması büyük vakit ve kaynak gerektiren başka büyük lisan modelleri üzere PaLM 2 de tek bir eserden çok, tüketici ve kurumsal ortamlarda kullanılacak farklı sürümleri olan bir eser ailesi konumunda. Sistem en küçükten en büyüğe gerçek Gecko, Otter, Bison ve Unicorn olarak isimlendirilen dört boyutta mevcut.
Aktarılanlara nazaran PaLM 2’nin sıhhat bilgileri üzerinde eğitilmiş bir versiyonu olan Med-PaLM 2, ABD Tıbbi Lisanslama İmtihanında bulunanlara emsal soruları “uzman” seviyesinde yanıtlayabiliyor. Siber güvenlik bilgileri üzerinde eğitilmiş diğer bir versiyonunun (Sec-PaLM 2) da potansiyel berbat gayeli komut belgelerinin davranışını açıklayabileceği ve koddaki tehditleri tespit etmeye yardımcı olabileceği belirtildi. Bu modellerin her ikisi de Google Cloud üzerinden, başlangıçta muhakkak müşterilere sunulacak.
Google özelinde ise PaLM 2, şirketin deneysel sohbet robotu Bard da dahil olmak üzere 25 serviste halihazırda kullanılıyor. Bard aracılığıyla sunulan güncellemeler ortasında gelişmiş kodlama yetenekleri ve daha fazla lisan takviyesi yer alıyor. Ayrıyeten Docs, Slides ve Sheets üzere Google Workspace uygulamalarındaki özellikleri güçlendirmek için de kullanılıyor.
PaLM 2 akıllı telefonlara gelebilir

Bununla birlikte, bu tıp lisan modellerinin minyatürleştirilmesi epey değerli. Çünkü bu dev sistemlerin bulutta çalıştırılması epeyce değerli olmakla birlikte aygıt üzerinde çalışmaları gelişmiş kapalılık gibi öteki yararlara da imkan tanıyacaktır. Sorun şu ki, lisan modellerinin daha küçük versiyonları kaçınılmaz olarak daha büyük kardeşlerinden daha az yetenekli oluyor.

PaLM 2, Google’ın yapay zeka lisan modelleri üzerindeki çalışmaları için katiyen ileriye hakikat atılmış bir adım olsa da bilinen sorun ve kaygılar devam ediyor. Örneğin, birtakım uzmanlar lisan modelleri oluşturmak için kullanılan eğitim datalarının yasallığını sorgulamaya başladı. Bu datalar çoklukla internetten toplanıyor ve ekseriyetle telif hakkı muhafazalı metinler ve korsan e-kitaplar içeriyor. Bu modelleri oluşturan teknoloji şirketleri çoklukla eğitim bilgilerini nereden temin ettiklerine ait soruları yanıtlamayı reddediyor. Lisan modellerinin çıktılarında “halüsinasyon” ya da bu sistemlerin basitçe bilgi uydurma eğilimi üzere doğal sıkıntılar da var.