Come PaLM fa la comprensione e la generazione del linguaggio naturale
PaLM utilizza una tecnica di pre-formazione basata sull'apprendimento di rappresentazioni di linguaggio astratte, ovvero una rappresentazione matematica del linguaggio che non fa riferimento a un contesto specifico come parole o frasi. Ciò consente al modello di comprendere la struttura sintattica e semantica del linguaggio in modo più accurato rispetto ai modelli precedenti.
Il processo di pre-formazione in PaLM fa addestrare il modello su grandi quantità di testo, come ad esempio il contenuto di libri, articoli di giornale o pagine web. Questo modello durante l'addestramento, cerca di costruire una rappresentazione del linguaggio naturale che possa essere utilizzata per comprendere e generare testo.
PaLM utilizza una tecnica di auto-encoding, in cui il modello cerca di riprodurre il testo in input a partire da una rappresentazione interna del linguaggio. Questo processo richiede al modello di comprendere la struttura del testo e di creare una rappresentazione compatta del linguaggio, che possa essere utilizzata per generare testo in modo coerente e naturale.
Per la generazione di testo, viene utilizzata una tecnica chiamata "sampling", in cui il modello genera sequenze di parole una alla volta, basandosi sulla probabilità di ogni possibile parola successiva, data la sequenza delle parole precedenti. In questo modo, il modello è in grado di generare testo in modo autonomo, basandosi sulla sua conoscenza del linguaggio naturale acquisita durante l'addestramento.
Il sampling può essere effettuato in diversi modi, come ad esempio con la tecnica del beam search, in cui il modello tiene traccia delle K sequenze di parole più probabili, oppure con la tecnica del temperature sampling, in cui si modifica la distribuzione di probabilità per ottenere sequenze di parole più o meno diverse. In generale, il processo di sampling durante l'addestramento è un elemento cruciale per il successo dei modelli di linguaggio naturale, poiché consente di generare una vasta gamma di sequenze di parole in modo casuale, che possono essere utilizzate per addestrare il modello a comprendere e generare il linguaggio naturale in modo più accurato e coerente.
In generale, PaLM è stato progettato per essere una piattaforma flessibile e potente per la comprensione e la generazione del linguaggio naturale, che può essere utilizzata in una vasta gamma di applicazioni, come il riconoscimento vocale, la traduzione automatica, l'analisi del sentimento e l'elaborazione del linguaggio naturale in generale.
