So testen Sie jetzt das KI-Modell PaLM 2 von Google

Nach einem etwas schwierigen Start scheint Google zurück im KI-Rennen zu sein. Mit der Veröffentlichung des PaLM 2 KI-Modells hat Google gezeigt, dass es leistungsfähige KI-Modelle mit großer Effizienz und Geschwindigkeit entwickeln kann. Und jetzt können Sie das PaLM 2 AI-Modell sofort mit der Vertex AI-Plattform ausprobieren. In diesem Artikel haben wir den Schritt-für-Schritt-Prozess zum Einrichten und Verwenden des Google PaLM 2-Modells aufgeführt. In diesem Sinne, lasst uns gleich loslegen.

Inhaltsverzeichnis

Schritt 1: Google Cloud-Konto einrichten

1. Gehen Sie zunächst zu cloud.google.com/vertex-ai und klicken Sie auf „

2. Als Nächstes melden Sie sich mit Ihrem Google-Konto an und geben weitere Details ein.

3. Anschließend fügen Sie unten eine Zahlungsmethode hinzu. Machen Sie sich keine Sorgen, es wird Ihnen erst dann etwas in Rechnung gestellt, wenn Ihr Gratisguthaben aufgebraucht ist. Es wird Ihre Karte nur mit einem winzigen Betrag verifizieren.

4. Sobald Sie fertig sind, erhalten Sie kostenlose Google Cloud-Credits im Wert von Rs. 24.531 (~300 $).

Schritt 2: Zugriff auf die Vertex AI Platform

1. Nachdem Sie nun Ihr Google Cloud-Konto erstellt haben, geben Sie „Vertex AI“ in das Suchfeld oben ein.

2. Wählen Sie hier im Abschnitt „Produkte & Seiten“ „Vertex AI“ aus.

3. Klicken Sie anschließend im linken Menü unter „Generative AI Studio“ auf „Sprache“.

3. Klicken Sie hier auf die Option „Chat-Eingabeaufforderung erstellen“. Dadurch können Sie mit dem PaLM 2 AI-Modell von Google chatten.

4. Geben Sie abschließend eine Eingabeaufforderung ein und drücken Sie die Eingabetaste. Sie werden wahrscheinlich eine Fehlermeldung erhalten, da Sie die API noch nicht aktiviert haben.

5. Klicken Sie im Popup-Fenster auf die Schaltfläche „Aktivieren“, um auf die Vertex AI API zuzugreifen. Wenn Sie keine Karte hinzugefügt haben, werden Sie aufgefordert, eine Zahlungsmethode hinzuzufügen und ein Rechnungskonto zu erstellen.

6. Abschließend wird die Vertex AI API aktiviert.

Schritt 3: Verwenden Sie das Google PaLM 2 AI-Modell

1. Probieren Sie jetzt gleich einen Chatbot aus, der auf dem PaLM 2 AI-Modell basiert. Die Benutzeroberfläche ähnelt hier der OpenAI Playground-Website, einer der besten ChatGPT-Alternativen.

2. Auf der linken Seite können Sie ähnlich wie bei OpenAI Playground den Kontext festlegen. Sie können das KI-Modell von PaLM 2 bitten, sich als Arzt, Programmierer, Aktienanalyst oder im Grunde alles auszugeben, was Sie wollen.

3. Und auf der rechten Seite können Sie das Modell auswählen (derzeit wird nur das PaLM-Modell chat-bison@001 angeboten). Unicorn, das größte PaLM 2-KI-Modell, steht noch nicht zur Evaluierung zur Verfügung. Darüber hinaus können Sie die Werte für Temperatur, Token-Limit, Top-K und Top-P anpassen.

4. Wir haben nach dem Grundmodell gefragt, aber es wurde immer wieder gesagt, dass es auf dem älteren LaMDA-Modell von Google basiert. Zumindest heißt es jetzt nicht, dass PaLM 2 von OpenAI erstellt wurde, wie Anmol von unserem Team vorher festgestellt hat.

5. Darüber hinaus haben wir das PaLM 2 AI-Modell gebeten, einen Fehler im Code zu finden, und es hat den Fehler korrekt gefunden und den Code behoben. Wir haben es auch gebeten, ein Rätsel zu lösen, und es hat mit der richtigen Antwort geantwortet.

PaLM 2 (Bison) KI-Modell: Erste Eindrücke

Ich bin ziemlich erstaunt, nachdem ich mit dem PaLM 2 KI-Modell interagiert habe. Dies ist nicht einmal das größte Unicorn-Modell. Ich unterhalte mich mit dem kleineren Bison AI-Modell und es hat sich bisher als vielversprechend erwiesen. Ich habe diesem Chatbot viele Zweifel im Zusammenhang mit der Codierung und einige schwierige Argumentationsfragen entgegengebracht, und er war auf allen Ebenen hervorragend.

Um Halluzinationen zu testen, habe ich viele Fragen zu fiktiven Orten und Ereignissen gestellt, und es scheint, dass PaLM 2 das Sprechen völliger Lügen gut gemeistert hat. In meinen Tests gab es richtige Antworten, die auf fiktive Ereignisse hinwiesen. In einigen Fällen weigerte es sich einfach, Fragen zu beantworten, bei denen die Frage selbst fiktiv war. Bei einigen anderen Abfragen kam es zwar zu Halluzinationen, aber das kommt derzeit bei KI-Modellen häufig vor.

Abgesehen davon ist das Beste daran, dass PaLM 2 bis Februar 2023 trainiert wurde, im Gegensatz zu mehreren OpenAI-Modellen, bei denen der Stichtag September 2021 ist. Darüber hinaus Das von PaLM 2 abgeleitete Bison-Modell hat ein maximales Eingabetoken von 4096 und ein maximales Ausgabetoken von 1024.

Sicher, es kann nicht mit den 8192 und 32k-Kontextlängen von GPT-4 mithalten, aber für die meisten KI-basierte Anwendungen, PaLM 2 ist günstiger und schneller. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass PaLM 2 regelmäßig verfeinert und aktualisiert wird (spätestens am 10. Mai 2023), und für Entwickler denke ich, dass Googles PaLM 2 AI-Modell möglicherweise ein besseres Angebot als die Konkurrenz ist.

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