Google Bard, ecco chi si nasconde dietro al linguaggio del chatbot

Google ha recentemente lanciato Bard, un chatbot alimentato da PaLM-2, un modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM). Bard è stato progettato per offrire funzionalità conversazionali simili a quelle di ChatGPT di OpenAI, ma con un supporto multilingua di livello superiore, capace di gestire oltre 100 lingue diverse.

Google Bard: il merito è tutto di PaLM-2

PaLM-2 è stato addestrato su 340 miliardi di parametri, un numero impressionante, ma ancora inferiore al triliardo di parametri di GPT-4 di OpenAI. Questi parametri rappresentano le variabili utilizzate dal modello per generare risposte in base agli input dell’utente. Un numero maggiore di parametri dovrebbe teoricamente permettere al modello di “ragionare” in modo più profondo prima di fornire un output.

Oltre a supportare la conversazione in molte lingue, PaLM-2 è anche in grado di assistere con la programmazione. Può gestire 20 linguaggi di programmazione diversi e può generare o correggere il codice inviato dall’utente. Questa funzionalità potrebbe essere particolarmente utile per gli sviluppatori che cercano assistenza o feedback sul loro codice.

Google ha anche sviluppato una variante di PaLM-2 chiamata Med-PaLM-2, che è stata addestrata su un insieme di dati medici verificati. Questo modello potrebbe essere utilizzato per fornire informazioni mediche, soprattutto in paesi con accesso limitato ai servizi sanitari. Tuttavia, il prodotto è ancora in fase di sviluppo e viene attualmente testato da diverse squadre mediche per assicurare la sua accuratezza e sicurezza.

Insomma, Google sta facendo passi da gigante nel campo dell’intelligenza artificiale con il lancio di Bard e l’uso di PaLM-2. Questo modello di linguaggio di grandi dimensioni promette di migliorare la conversazione con l’IA, offrendo supporto multilingue e assistenza con la programmazione. Con ulteriori sviluppi e test, potrebbe anche diventare un utile strumento per fornire informazioni mediche accurate e affidabili.

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