Thuật toán PaLM của Google: Tập trung vào khả năng tìm kiếm nâng cao

Google gần đây đã công bố một bước đột phá trong nỗ lực xây dựng một kiến trúc AI có khả năng xử lý hàng triệu tác vụ, bao gồm lý luận và học tập phức tạp. Hệ thống nổi tiếng này được gọi là Mô hình Con đường Ngôn ngữ (PaLM). Thuật toán PaLM của Google có thể vượt trội hơn so với AI hiện đại. Thậm chí nó còn đánh bại con người trong các bài kiểm tra lý luận và ngôn ngữ.

Các phần này cung cấp thông tin cơ bản để giải thích thuật toán PaLM.

Học vài lần là cấp độ tiếp theo của học tập ngoài học sâu. Hugo Larochelle, nhà nghiên cứu Bộ não của Google (@hugo_larochelle) gần đây đã có một bài thuyết trình với tựa đề Tổng quát hóa từ một vài ví dụ với Meta-Learning. Ông giải thích rằng học sâu rất khó vì nó cần thu thập một lượng lớn dữ liệu, đòi hỏi sức lao động đáng kể của con người.

Ông nói rằng học sâu không có khả năng dẫn đến một AI có khả năng giải quyết nhiều nhiệm vụ. Học sâu còn đòi hỏi hàng triệu triệu ví dụ để một AI có thể học hỏi từ mỗi nhiệm vụ.

“Ý tưởng là tập trung vào việc học tập theo từng bước, khái quát hóa từ một lượng nhỏ dữ liệu.

Ý tưởng chính đằng sau những gì tôi sẽ trình bày rất đơn giản. Thay vì xác định thuật toán học đó là gì bằng N. Sau đó, sử dụng trực giác của chúng tôi để quyết định thuật toán tốt nhất cho việc học vài lần. Thay vào đó, chúng ta nên cố gắng học hoàn toàn thuật toán đó.

Đó là lý do tại sao chúng tôi gọi là học để học, hay tôi thích gọi nó là học meta.”

Cách tiếp cận ngắn gọn này cho thấy cách mọi người học và kết hợp các kiến thức khác nhau để giải quyết các vấn đề mới.

Một cỗ máy có thể sử dụng tất cả kiến thức để giải quyết các vấn đề mới là một lợi thế. Khả năng kể một câu chuyện cười mà thuật toán PaLM của Google chưa từng nghe thấy trước đây minh chứng cho khả năng này.

Google đã xuất bản một bài báo vào tháng 10/2021 mô tả các mục tiêu của kiến trúc AI mới được gọi là Pathways. Lộ trình là một chương mới trong sự phát triển không ngừng của các hệ thống AI.

Một cách tiếp cận phổ biến là phát triển các thuật toán có thể được đào tạo để làm tốt một số việc nhất định. Phương pháp tiếp cận của Pathways đối với AI là tạo ra một mô hình AI có thể giải quyết tất cả các vấn đề. Đồng thời, nó thực hiện điều này bằng cách tìm hiểu cách chúng được giải quyết. Cùng với đó là cách tránh sử dụng hàng nghìn thuật toán không hiệu quả để hoàn thành hàng nghìn nhiệm vụ.

Đây là cách một mô hình học được từ quá trình huấn luyện về một nhiệm vụ duy nhất. Ví dụ như cách ảnh hàng không có thể dự đoán độ cao trong phong cảnh. Nó cũng có thể học cách dự đoán nước lũ qua địa hình đó.

Lộ trình vạch ra kế hoạch của Google cho sự phát triển của AI. Bên cạnh đó, nó cũng được thiết kế để thu hẹp khoảng cách giữa học máy và con người.

Mô hình mới của Google, Mô hình con đường ngôn ngữ (PaLM), đại diện cho bước tiếp theo này. Theo bài báo nghiên cứu này, thuật toán PaLM là một tiến bộ đáng kể trong AI.

Cảm ơn bạn đã theo dõi bài viết. Hãy cập nhật thêm các bài viết từ Adsplus để biết thêm những thông tin mới nhất về Google và các Tips chạy Quảng cáo hiệu quả.

Với Đội Ngũ Chuyên Gia lâu năm tại Adsplus sẽ giúp tăng hiệu quả quảng cáo, thúc đẩy ra đơn hàng, sử dụng hệ thống báo cáo minh bạch 24/7. Adsplus™ đã liên tiếp đạt các giải thưởng về tối ưu quảng cáo và mobile 2017, 2018.