谷歌，世界领先的科技公司之一，正在通过其最新的人工智能（AI）程序进军医疗保健领域。为了超越微软等竞争对手，谷歌开发了一款名为Med-PaLM 2的先进AI聊天机器人，专门培训用于解决医疗问题。这项突破性技术引起了美国各地卫生系统的关注，因为它有可能彻底改变病患护理。然而，随着谷歌进军医疗保健行业，它必须解决与患者数据隐私和AI生成的回答准确性相关的问题。 还阅读：2023年医疗保健中的机器学习和人工智能 谷歌的AI计划旨在彻底改变医疗问答 谷歌一直在对一个名为Med-PaLM 2的AI程序进行严格测试。该聊天机器人旨在专业回答医疗问题，使其直接与微软和其他行业竞争对手竞争。通过利用LLM的基础技术，谷歌旨在将其AI能力整合到各种卫生系统的患者护理中。 还阅读：ChatGPT在提供优质医疗建议方面胜过医生 独特方法：Med-PaLM 2的医疗专长 Med-PaLM 2与更通用的算法相比的独特之处在于其在医疗保健领域的专业化。谷歌的聊天机器人经过广泛的培训，基于医疗执照考试的众多问题和答案。这种专门化的培训使Med-PaLM 2对医疗问题有更深入的理解，使其能够就医疗话题进行更细致入微的对话。 还阅读：突破障碍：ChatGPT在放射学考试中的胜利和局限性揭示！ 与梅奥诊所的合作和早期测试 为了验证Med-PaLM 2的有效性，谷歌与梅奥诊所等知名机构展开了测试。这家以其医疗专长而闻名的研究医院与谷歌于四月份合作，探索了该AI程序的潜在应用。梅奥诊所的参与表明医疗界对AI在推进患者护理方面的作用的兴趣。 还阅读：J&K政府将通过人工智能彻底改变医疗保健 丰富的功能：超越问答 Med-PaLM 2不仅可以回答医疗问题，还可以生成复杂医疗查询的回答，以及执行摘要文档和组织庞大的健康数据等任务。这些功能使Med-PaLM 2成为医疗专业人员的多功能工具。 还阅读：Carbon Health通过其EHR中的AI绘图彻底改变医疗保健 医疗保健行业的AI战场 医疗保健行业已经成为科技巨头和初创企业竞争AI产品的舞台。然而，以IBM的沃森健康为代表的以前的尝试在将先进技术转化为可持续利润方面面临困难。由谷歌领导的这一新一波医疗AI代表着创新突破的新机遇。…
Leave a Comment18 search results for "Med-PaLM M"
探索OpenAI的GPT-4中的多模态人工智能的进展，它具有前瞻性的能力，以及将文本和视觉相结合在以人工智能驱动的交互中的转变性影响
Leave a Comment由Google Research的Head of Health AI Greg Corrado和VP of Engineering and Research Yossi Matias发布 医学是一门内在多模态的学科。在提供护理时，临床医生通常会解读来自各种模式的数据，包括医学影像、临床记录、实验室检验、电子健康记录、基因组学等等。在过去十年左右的时间里，人工智能系统已经在特定模态的特定任务上实现了专家级的表现。一些人工智能系统处理CT扫描，另一些分析高倍镜病理切片，还有一些寻找罕见的基因变异。这些系统的输入往往是复杂的数据，比如图像，它们通常会提供结构化的输出，无论是以离散等级还是密集图像分割掩码的形式。与此同时，大型语言模型(LLMs)的能力和功能已经非常先进，它们通过解释和用简单的语言回应来展示了对医学知识的理解和专业知识。但是，我们如何将这些能力结合起来构建能够利用所有这些信息的医学人工智能系统呢？ 在今天的博客文章中，我们概述了将多模态能力引入LLMs的一系列方法，并分享了在构建多模态医学LLMs方面的一些令人兴奋的结果，如最近的三篇研究论文所描述的。这些论文依次说明了如何将全新模态引入LLMs，如何将先进的医学成像基础模型嫁接到对话式LLMs上，以及构建真正通用的多模态医学人工智能系统的第一步。如果成功发展，多模态医学LLMs可能成为跨专业医学、医学研究和消费者应用的新辅助技术的基础。与我们之前的工作一样，我们强调需要与医疗社区和医疗生态系统合作，对这些技术进行仔细评估。 一系列方法 近几个月提出了建立多模态LLMs的几种方法[1, 2, 3]，毫无疑问，新的方法将继续涌现出来。为了了解将新模态引入医学人工智能系统的机会，我们将考虑三种广义的方法：工具使用、模型嫁接和通用系统。 建立多模态LLMs的方法从LLMs使用现有工具或模型到利用领域特定组件与适配器的融合建模，涵盖了各种方法。 工具使用 在工具使用的方法中，一个中心医学LLM将各种模态的数据分析外包给一组针对这些任务进行独立优化的软件子系统：工具。常见的工具使用示例是教会LLM使用计算器而不是自己进行算术运算。在医学领域，面对胸部X射线的医学LLM可以将图像转发给放射学AI系统并整合其响应。这可以通过子系统提供的应用程序编程接口(APIs)完成，或者更加奇特的是，不同专业领域的两个医学人工智能系统之间进行对话。 这种方法有一些重要的好处。它允许子系统之间的最大灵活性和独立性，使健康系统能够根据子系统的验证性能特征在技术提供商之间进行产品混搭。此外，子系统之间的人类可读通信渠道最大化了可审核性和调试性。然而，正确地在独立子系统之间进行沟通可能是棘手的，会限制信息传递，或者暴露出错误沟通和信息丢失的风险。 模型嫁接 更加集成的方法是将每个相关领域的专门神经网络取出，使其直接插入LLM中，将视觉模型嫁接到核心推理代理中。与工具使用不同，工具使用的具体工具由LLM决定，而在模型嫁接中，研究人员可以选择在开发过程中使用、改进或开发特定的模型。在Google…
Leave a Comment鉴于人工智能（AI）在今年取得的许多进展，AI已成为2023年的一个重要讨论点并不足为奇。现在，几乎在每个领域中都可以找到AI的应用案例，其中之一就是在医疗保健和医学领域的令人兴奋和有用的应用。从药物发现到转录医学文件，甚至协助手术，它正在改变医疗专业人员的生活，还有助于减少错误并提高其效率。本文讨论了2023年几个有可能改变医学界的AI模型。 Med-PaLM 2 Med-PaLM由Google Research设计用于医学领域，能够对医学问题提供高质量的答案。该模型利用了Google的LLM的强大性能，并是其中一个在回答USMLE样式问题时达到人类专家水平的首个模型。在评估时，该模型展示了理解症状、进行复杂推理并选择适当治疗的能力。此外，它在研究中基于MedQA医学考试基准测试中取得了86.5%的准确率。尽管显示出了有前途的能力，研究人员希望进行更严格的评估，以确保该模型可以在关键安全领域部署。 Bioformer Bioformer是BERT的一个紧凑版本，可用于生物医学文本挖掘。虽然BERT在NLP应用中取得了最先进的性能，但通过减少参数可以提高计算效率，对性能的影响很小。Bioformer研究人员采用这种方法开发了一个模型，其模型尺寸比BERT大大减小（减少60%）。该模型是在PubMed摘要和PubMed Central全文文章上训练的，并使用了生物医学词汇表。研究人员发布了两个版本的模型-Bioformer8L和Bioformer16L，在命名实体识别、关系抽取、问题回答和文档分类等参数评估中表现良好，即使参数更少。 MedLM MedLM是由Google开发的一套针对医疗保健用例进行调优的基础模型。MedLM中的两个模型旨在处理复杂任务并扩展到各种任务中。这些模型的主要目的是自动化任务，以节省时间，提高效率并改善患者整体健康状况，Google的研究人员与德勤合作以试行MedLM的能力。MedLM还与其他AI系统集成，如BenchSci的ASCEND，以提高临床研究和开发的质量和速度。 RoseTTAFold RoseTTAFold是一款通过有限信息预测蛋白质结构的深度学习软件。它能够研究蛋白质序列的模式、蛋白质氨基酸的相互作用以及它们的三维结构。该模型使研究人员能够模拟蛋白质和小分子药物彼此之间的相互作用，促进药物发现研究。该模型的研究人员还公开了其代码，以造福整个社区。 AlphaFold AlphaFold是由DeepMind开发的功能强大的AI模型，可以根据蛋白质的氨基酸序列预测其三维结构。DeepMind与EMBL的欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI）合作共同发布了一个包含超过2亿个AI生成的蛋白质结构预测结果的数据库，以促进科学研究。在CASP14中，AlphaFold在高准确性的情况下超过了其他模型，产生了令人满意的结果。此外，它具有更好地帮助研究人员理解蛋白质结构和推进生物研究的潜力。 ChatGLM-6B ChatGLM是一个双语模型（中英文），它在中文医疗对话数据库上进行了精细调整。该模型在相对较短的时间内（13小时）进行了精细调整，使其成为非常实惠且适用于医疗目的的LLM。该模型还具有更长的序列长度，因此支持更长的对话和应用程序。该模型使用了监督式精细调整、RLHF等技术进行训练，从而使其能够更好地理解人类指令。因此，该模型具有出色的对话和问答能力。 本文最初发表在MarkTechPost上，文章标题为：医疗领域人工智能模型清单（2023年）。
Leave a Comment通过Gemini API和其他四个AI工具Gemini Pro的发布：Imagen 2，MedLM，Duet AI for Developers以及Duet AI in Security Operations
Leave a Comment探索Google的Med-PaLM 2和EPFL的Meditron等大型语言模型在医疗保健领域的转型影响，研究其应用、挑战和在提高患者护理和临床效率方面的潜力
Leave a Comment微软研究人员解决了提高GPT-4在回答医疗问题方面的能力的挑战，无需特定领域的培训。他们引入了Medprompt，采用不同的提示策略来提高GPT-4的性能。目标是在MultiMedQA套件的所有九个基准上实现最先进的结果。 这项研究继承了关于GPT-4的医疗能力的先前研究，特别是BioGPT和Med-PaLM，通过系统地探索提示工程来提高性能。 Medprompt的多样性在各个领域得到证明，包括电子工程、机器学习、哲学、会计、法律、护理和临床心理学。 该研究探索了AI创建通用问题解决的计算智能原则的目标。它强调了GPT-3和GPT-4等基础模型的成功，在没有专门的培训的情况下，展示了它们在各种任务中的出色能力。这些模型采用了从大规模网络数据中广泛学习的文本到文本的范例。性能指标，如下一个词的预测准确性，随着训练数据、模型参数和计算资源的规模增加而提高。基础模型展示了可扩展的问题解决能力，表明它们在各个领域具有潜力。 该研究系统地探索了提示工程来提高GPT-4在医学挑战中的性能。仔细的实验设计缓解了过度拟合问题，采用了类似传统机器学习的测试方法学。 Medprompt通过使用有关眼睛和无眼睛的划分对MultiMedQA数据集进行评估，表明它对未见问题的鲁棒泛化性。该研究还检查了在增加计算负载下的性能，并将GPT-4的CoT原理与Med-PaLM 2进行了比较，揭示了生成输出中更长更详细的推理逻辑。 Medprompt改善了GPT-4在医疗问题回答数据集上的性能，实现了MultiMedQA中的现有结果，并超过了像Med-PaLM 2这样的专家模型，同时减少了调用次数。通过Medprompt，GPT-4在MedQA数据集上的错误率减少了27％，首次达到90％分数。 Medprompt的技术，包括动态少样本选择、自动生成的思维链和选择混洗集成，可以应用在医学以外的领域，以提高GPT-4的性能。严格的实验设计确保减少过度拟合的问题。 总之，Medprompt在医学问题回答数据集上表现出色，超过MultiMedQA并在各个领域展示了适应性。该研究强调了对于避免过度拟合的眼睛外评估的重要性，并建议进一步探索提示工程和微调，以利用基础模型在关键领域如医疗保健中的应用。 在未来的工作中，重要的是改进提示和基础模型的能力，将少量样本示例整合到提示中。提示工程和微调在高风险领域，如医疗保健中，存在协同效应的潜力，应该探索快速工程和微调作为关键研究领域。博弈论Shapley值可用于给予消融研究中的信用分配，并需要进一步研究来计算Shapley值并分析其在此类研究中的应用。
Leave a Comment该内容仅供订阅者使用 使用条款隐私政策 自然语言处理（NLP）系统长期以来一直严重依赖预训练语言模型（PLMs）进行各种任务，包括语音识别、隐喻处理、情感分析、信息提取和机器翻译。随着最新的发展，PLMs 正在快速变化，并且新的发展显示它们可以作为独立的系统运行。这种方法的重要进展是由OpenAI开发的大型语言模型（LLMs），如GPT-4，它们在NLP任务以及生物学、化学和医学测试等学科中表现出了改进的性能。谷歌的Med-PaLM 2开启了一个新的可能性时代，该模型专门为医疗领域设计，并在医学问题数据集上达到了“专业”级别的性能。 LLMs可以通过提高众多应用的效力和效率来改变医疗保健行业。由于它们对医学思想和术语有透彻的理解，这些模型可以为医疗问题提供有见地的分析和答案。它们可以在患者互动、临床决策支持甚至医学影像解读方面提供帮助。LLMs也存在一些缺点，包括对大量训练数据的需求以及可能传播数据中的偏见。 在最近的一项研究中，一个研究团队对LLMs在医疗保健中的能力进行了调查。为了理解从PLMs到LLMs的显著改进，有必要对比这两种类型的语言模型。虽然PLMs是基础构建模块，但LLMs拥有更广泛的功能范围，使其能够在医疗保健环境中产生连贯、有上下文意识的回答。从PLMs到LLMs的转变可以看作是从区分性人工智能方法（模型分类或预测事件）到生成性人工智能方法（模型生成基于语言的答案）的转变。这种转变进一步突显了从以模型为中心到以数据为中心的转变。 LLM领域有许多不同的模型，每个模型都适用于特定的专业领域。专门为医疗保健行业定制的知名模型包括华佗GPT、Med-PaLM 2和Visual Med-Alpaca。例如，华佗GPT会主动向患者提问，而Visual Med-Alpaca与视觉专家合作进行诸如放射学图像解释等工作。由于其多样性，LLMs能够解决各种与医疗保健相关的问题。 训练数据集、技术和优化策略对LLMs在医疗应用中的性能有重大影响。调查探讨了在医疗环境中创建和优化LLMs的技术要素。在使用LLMs进行医疗保健时存在一些实际和伦理问题。在涉及患者护理时，确保公正、责任、透明和伦理尤为重要。医疗保健应用必须没有偏见，遵循道德准则，并对其答案给出清晰的解释。 研究团队对主要贡献进行了总结，具体如下： 分享了从PLMs到LLMs的过渡路径，提供了新进展的更新。 重点关注了在医疗保健行业中为LLMs组合培训材料、评估工具和数据资源，以帮助医学研究人员选择适合其个体需求的最佳LLMs。 对公正性、平等性和透明性等伦理问题进行了研究。
Leave a Comment谷歌将其顶点AI搜索更新为医疗和生命科学功能 (Gǔgē jiāng qí dǐan AI sōusuǒ gēngxīn wéi yīliáo hé shēngmìng kēxué gōngnéng)
<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/10/Screenshot-2023-10-13-at-2.35.11-PM-1024×627.png”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/10/Screenshot-2023-10-13-at-2.35.11-PM-150×150.png”/><p>在医疗领域，人工智能（AI）的出现成为一束希望的明灯，承诺引领进一步高效和精准的新时代。谷歌云与医疗领域的领导者合作，牵头推进人工智能技术的进展，即将改变医疗和生命科学的格局。从优化流程到加速医学研究，这项卓越技术的潜力无限，承载着更健康、更充实生活的希望。</p><p>基因AI在医疗保健领域最直接的应用之一在于增强个人获取重要信息并从中获取洞见的能力。通过谷歌云的顶点AI搜索，医疗专业人士现在可以利用经过医学调整的人工智能高效从各种来源（包括FHIR数据，临床笔记和电子健康记录（EHR））中提取准确的临床信息。这种搜索能力的飞跃解决了一个关键需求，因为医护人员经常面临从大量结构化和非结构化数据中筛选重要信息的挑战，其中关键信息很容易被忽视。</p><p>对于生命科学公司来说，基因AI是推动业务增强的动力，实现更精简的流程并支持精准医学的发展。顶点AI搜索与谷歌云的医疗保健API和医疗数据引擎的整合进一步加强了这一进展，确保符合《健康保险流通职责与问责法案》（HIPAA）的严格要求。</p><p>作为医疗保健领域的开拓者，Highmark Health设想未来医疗经验将类似于顶级零售商提供的无缝互动体验。通过他们的Living Health模型，Highmark Health旨在通过利用生成式AI来提高内部生产力、信息的可访问性以及医生和会员的整体体验，从而彻底改变客户和临床人员的互动方式。顶点AI和大型语言模型（LLMs）的整合承诺以前所未有的规模个性化会员材料和其他公开可用信息。</p><p>作为医疗保健领域的另一个阵容强大的公司，Hackensack Meridian Health正在通过将关键数据、应用和资源迁移到谷歌云上进行重大的IT现代化。这种过渡增强了敏捷性、可靠性和安全性，并从多样数据源中解锁了大量见解，加速了发现和创新。这种合作是Hackensack Meridian Health与谷歌云的更广泛合作的一部分，涵盖了人工智能利用、数据分析和生产力软件。</p><p>为了应对全国性的护士和医护人员心力交瘁和短缺的挑战，care.ai提供了基于生成式AI的解决方案。他们的智能护理设施平台由谷歌的大型语言模型提供支持，旨在减轻行政负担、缓解人员不足，并使临床医生能够更多地投入到患者护理中。care.ai致力于建立一个基于实时数据的生态系统，赋予临床和运营团队以无与伦比的有效性，通过创建持续学习环境和利用环境智能传感器来满足患者需求。</p><p>由谷歌开发的Med-PaLM 2是一种经过医学调整的大型语言模型，代表了基因AI技术的重大进步。这个专门的模型具备促进丰富、信息性讨论、回答复杂的医学问题和从复杂的非结构化医学文本中提取洞见的能力。通过与顶点AI搜索相辅相成，Med-PaLM 2为医疗组织提供了一个强大的工具包，以访问和理解复杂的医学信息，从而加快决策过程。</p><p>随着谷歌云与医疗保健和生命科学组织的合作不断深化，朝着在医疗保健领域安全有效的人工智能技术之路已经开始。通过数据和基因AI的协同作用，改善医疗体验和在生命科学领域加快进展的潜力已经在我们掌握之中。医疗保健的未来正在一次次基于人工智能的突破中重塑。</p>
Leave a Comment在2023年HLTH的开创性公告中，谷歌通过引入针对医疗保健和生命科学提供商定制的Vertex AI Search功能，为医疗行业带来了一场革命。这项创新承诺改变访问患者数据和回答医疗查询的方式。让我们详细探讨这一令人兴奋的发展。 医疗保健搜索的新时代 谷歌的Vertex AI平台处于这一技术飞跃的前沿。它现在拥有强大的生成式AI功能，使医疗保健和生命科学公司能够高效搜索患者数据。这包括关键的临床来源，如FHIR数据和临床记录。这项创新与谷歌的庞大医学语言模型Med-PaLM 2相结合，使其与众不同。 也可阅读：谷歌的Med-PaLM 2将成为最先进的医学人工智能 揭秘Vertex AI和Med-PaLM Vertex AI是一个可自定义的搜索引擎，使组织能够创建具有生成式AI功能的搜索引擎。它是一个颠覆者，提供了设计定制的客户搜索体验的灵活性，特别是在医疗保健领域。 另一方面，Med-PaLM 2是一种生成式AI技术，利用了谷歌的大型语言模型（LLMs）的力量。这个数字奇迹可以回答复杂的医学问题，为准确高效的医疗解决方案提供有价值的资产。 了解更多： 医疗保健中的生成式人工智能 医疗保健查询的整体解决方案 Vertex AI Search与Med-PaLM 2的结合带来了医疗保健提供商寻找答案的范式转变。无论是特定于患者的医学查询还是一般医学问题，这个动态的二人组都能涵盖。 提高效率和护理质量 谷歌云的云AI和行业解决方案副总裁兼总经理Burak Gokturk强调了这项突破性技术的巨大潜力。他认为它可以提升临床决策支持、减轻医疗保健专业人员的行政负担，从而提高患者护理质量。…
Leave a Comment近年来，世界目睹了人工智能领域的显著激增这不仅仅是另一个技术趋势，而是一场正在重新塑造世界的技术革命
Leave a Comment大型语言模型（LLMs）以很大程度上利用了自然语言处理的能力。从语言生成和推理到阅读理解，LLMs都能胜任。这些模型在帮助医生工作方面的潜力引起了多个领域，包括医疗保健的关注。最近的LLMs，包括Med-PaLM和GPT-4，在涉及医学问答的任务中表现出了他们的熟练程度，特别是涉及医学数据库和考试的任务。 一个常见的限制是难以确定LLMs在受控基准测试中出色的表现是否能够转化到实际的临床环境中。临床医生在医疗行业中进行各种与信息相关的工作，这些工作经常需要来自电子健康记录（EHRs）的复杂、非结构化的数据。医疗从业者所面对的复杂性和复杂性在当前可用的EHR数据问答数据集中没有很好地体现出来。当医生依靠LLMs来帮助他们时，他们缺乏评估这些模型能否提供准确和具有上下文意识的回复所需的细微差别。 为了克服这些限制，一组研究人员开发了MedAlign，这是一个基准数据集，包括15名从事7个不同医学专业的临床医生提交的共983个问题和指令。MedAlign专注于基于EHR的指令-回答配对，而不仅仅是问题-回答配对，这使其与其他数据集不同。该团队为其中303个指令提供了由临床医生撰写的参考回答，并将其与EHR数据相链接，以提供提示的上下文和基础。每个临床医生对这303个指令上六种不同LLMs生成的回答进行了评估和排名，以确认数据集的可靠性和质量。 临床医生还提供了他们自己的黄金标准解决方案。通过收集包括临床医生提供的指令、LLM生成回答的专家评估以及相关的EHR上下文的数据集，MedAlign开创了一项开拓性的工作。这个数据集与其他数据集的不同之处在于它为评估LLMs在临床情况下的工作效果提供了一个有用的工具。 第二个贡献展示了一种自动化的、检索式的方法，用于将相关的患者电子健康记录与临床指令匹配。为了实现这一点，该团队创建了一个程序，使向临床医生索取指令更加高效和可扩展。他们可以通过隔离这种指令征集方法从更大、更多样化的临床医生群体中寻求提交。 他们甚至评估了他们的自动化方法与相关EHR匹配的效果。研究结果显示，与指令与EHR的随机配对相比，这种自动匹配过程在74%的情况下成功提供了相关的配对。这一结果突显了自动化提高连接临床数据的效果和准确性的机会。 最后一个贡献考察了自动化自然语言生成（NLG）参数与临床医生对LLM生成回答的评级之间的关系。这项研究旨在确定是否可以使用可扩展的自动化指标来对LLM回答进行排序，以取代专业临床医生的评估。该团队旨在通过衡量人类专家排序与自动化标准之间的一致程度，减少医生在未来研究中手动识别和评估LLM回答的需求。通过使审查过程更加高效且不那么依赖人力资源，为医疗应用开发和改进LLMs的进程可能会加快。
Leave a Comment介绍 自从引入以来，OpenAI已经发布了无数基于他们顶级GPT框架构建的生成式AI和大型语言模型，包括ChatGPT，他们的生成式对话AI。在成功创建对话语言模型之后，开发人员不断尝试创建可以开发或辅助开发人员编写应用程序的大型语言模型。许多公司已经开始研究这些LLM，包括OpenAI，它们将帮助开发人员通过LLM更快地构建应用程序，了解编程语言。Google构建了Codey，PaLM 2的经过微调的模型，能够执行各种编码任务。 还阅读：PaLM 2 By Google To Tackle GPT-4 Effect 学习目标 了解Codey是如何构建的 学习如何在Google Cloud Platform上使用Codey 了解Codey可以接受的提示类型 探索和参与Codey内的不同模型 利用Codey生成可行的Python代码 测试Codey以查看其如何识别和解决代码中的错误 本文作为《数据科学博文马拉松》的一部分发布。 Codey是什么？ Codey是Google最近构建和发布的基础模型之一。Codey基于PaLM 2大型语言模型。Codey是PaLM 2大型语言模型的经过微调的模型。通过对大量高质量的代码和编码文档进行微调，Google声称Codey可以在包括Python、C、Javascript、Java等在内的20多种编程语言中编码。Codey被用于增强Google产品，如Google…
Leave a Comment简介 自从OpenAI推出了像GPT（生成预训练变压器）模型这样的生成式AI模型，特别是ChatGPT以来，谷歌一直在努力创建并推出类似的AI模型。虽然谷歌是第一个通过BERT模型将变压器引入世界的公司，通过其《Attention is All You Need》论文，但它未能像OpenAI开发的那些大型语言模型一样创建一个同样强大和高效的模型。谷歌首次引入的Bard AI似乎并未引起太多关注。最近谷歌发布了PaLM（Pathways语言模型）的API访问权限，该模型是Bard AI背后的技术。本指南将介绍如何开始使用PaLM API。 学习目标 学习如何使用Pathways语言模型 了解PaLM提供的关键功能 使用PaLM 2创建应用程序 利用MakerSuite快速原型化大型语言模型 了解如何使用PaLM API 本文章是Data Science Blogathon的一部分。 什么是PaLM？ PaLM代表Pathways语言模型，是谷歌自主开发的大型语言模型之一。它于2022年4月首次推出。几个月前，谷歌宣布了该模型的下一个版本，即PaLM 2。谷歌声称，与之前的版本相比，PaLM在多语言能力和功率效率方面更好。 PaLM 2并不是用英语训练的，而是包含了一百多种语言的混合体，甚至包括编程语言和数学。所有这些都是在不降低英语理解性能的情况下实现的。总体而言，谷歌的PaLM…
Leave a CommentGoogle的詹姆斯·曼尼卡（James Manyika）讨论了Google如何负责地应用人工智能以造福人民和社会
Leave a Comment今天在 2023 年的 Google I/O 大会上，Google 推出了 PaLM 2，这是一个新的语言模型，具有改进的多语言、推理和编码能力
Leave a CommentCan't find what you're looking for? Try refining your search: