似乎每周都会在人工智能领域发布新功能、增强功能或 AI 模型。谷歌和OpenAI之间正在发生这样一场战斗，他们分别创建了PaLM 2和ChatGPT AI模型。在本概述指南中，我们将提供 PaLM 2 与 ChatGPT 之间的比较，展示模型之间的主要区别以及它们的训练和构建方式。
这两种模式都有其独特的优势和功能，但它们在几个关键领域也有所不同。本文将全面比较这两种 AI 模型，重点介绍它们的架构、功能、扩展效率、数据集、评估、道德规范、专业功能和部署用例。
从模型架构和功能开始，PaLM 2 擅长高级推理任务，例如代码和数学、分类、问答和翻译。它经过大量不同语言语料库的预训练，使其精通多语言任务。此外，PaLM 2 可以将复杂的任务分解为更简单的子任务，并理解人类语言中的细微差别，包括习语和谜语。
另一方面，ChatGPT的设计重点是对话任务。虽然它可以处理各种通用任务，如摘要、文本生成和问答，但它主要是在英语数据集上进行训练的。虽然在某种程度上能够进行细致入微的对话，但 ChatGPT 并不是专门为代码生成等专业领域的高级推理而设计的。
在扩展和效率方面，PaLM 2 采用计算优化的扩展方法。这意味着它可以按比例缩放模型大小和训练数据集，从而生成更小但更高效且性能更好的模型。相比之下，ChatGPT 通常遵循增加模型大小以获得更好性能的趋势，这可能会导致更高的计算成本。
在数据集方面，PaLM 2 在各种数据上进行训练，包括各种人类和编程语言、数学方程式、科学论文和网页。ChatGPT 虽然在广泛的文本语料库（包括书籍、网站和其他文本）上接受过训练，但主要是以英语为中心的。
评估和道德是任何人工智能模型的关键方面。PaLM 2经过严格的评估，并在WinoGrande，BigBench-Hard，XSum，WikiLingua和XLSum等基准测试上取得了最先进的结果。它还侧重于减少危害和偏见，包括改进毒性分类能力。同时，ChatGPT 根据人类反馈进行微调，以执行特定任务并最大限度地减少有害或有偏见的输出。
在专业功能方面，PaLM 2擅长流行的编程语言，可以用Prolog，Fortran和Verilog等语言生成专门的代码。ChatGPT 虽然不专门生成代码，但可以回答问题并在一定程度上帮助处理与代码相关的查询。
关于部署和用例，PaLM 2 具有广泛的应用。它用于其他最先进的模型，如Sec-PaLM，并部署在PaLM API和Bard等生成AI工具中。另一方面，ChatGPT主要部署为会话代理和OpenAI平台上的特定任务。
AI 模型架构和功能比较
PaLM 2：
- 高级推理：擅长代码和数学、分类、问答和翻译等任务。
- 多语言熟练度：预先训练大量不同语言的语料库，使其在多语言任务中高效。
- 自然语言理解：可以将复杂的任务分解为更简单的子任务，并理解人类语言中的细微差别，包括习语和谜语。
聊天：
- 对话设计：专注于对话任务，但可以处理各种通用任务，如摘要、文本生成和问答。
- 以英语为中心：通常在主要使用英语的数据集上进行训练。
- 自然语言理解：能够在一定程度上进行细致入微的对话，但不是专门为代码生成等专业领域的高级推理而设计的。
扩展和效率：
PaLM 2：
- 计算优化缩放：按比例缩放模型大小和训练数据集，从而生成更小但更高效、性能更好的模型。
聊天：
- 传统缩放：通常遵循增加模型大小以获得更好性能的趋势，这可能会导致更高的计算成本。
数据：
PaLM 2：
- 多语言和多样化：包括各种人类和编程语言、数学方程式、科学论文和网页。
聊天：
- 广泛但以英语为主：接受过广泛的文本语料库的培训，包括书籍、网站和其他文本，但主要是英语。
评估和道德：
PaLM 2：
- 严格的评估：在WinoGrande，BigBench-Hard，XSum，WikiLingua和XLSum等基准测试上获得最先进的结果。
- 负责任的 AI 实践：侧重于减少危害和偏见，包括改进毒性分类功能。
聊天：
- 人工反馈循环：根据人工反馈进行微调，以执行特定任务并最大限度地减少有害或有偏见的输出。
专业能力：
PaLM 2：
- 编程语言：擅长流行的编程语言，可以用Prolog，Fortran和Verilog等语言生成专门的代码。
聊天：
- 通用：不专门生成代码，但可以回答问题并在一定程度上帮助处理与代码相关的查询。
部署和用例：
PaLM 2：
- 广泛：用于其他最先进的模型，如Sec-PaLM，并部署在PaLM API和Bard等生成AI工具中。
聊天：
- 特定平台：主要部署为对话代理和OpenAI平台上的特定任务。
谷歌的PaLM 2 AI模型似乎是一个更专业和更有效的模型，专注于高级推理和多语言功能。它还具有更广泛、更多样化的训练数据集。另一方面，ChatGPT 更通用和对话，专注于英语语言任务。这两种模型都旨在遵守负责任的人工智能实践，但 PaLM 2 似乎在道德考虑方面有更严格的评估过程。
