Хотя PaLM 2 очень эффективен, он действительно сияет, когда отточен на предметно-ориентированных знаниях. Недавно мы выпустили Sec-PaLM, оптимизированный для случаев использования в целях безопасности. Он использует ИИ для лучшего обнаружения вредоносных скриптов и может помочь экспертам по безопасности понять и устранить угрозы.

Другой пример — Med-PaLM 2. В данном случае он дорабатывается на медицинских знаниях. Эта тонкая настройка привела к 9-кратному сокращению неточных рассуждений по сравнению с базовой моделью, приблизившись к результатам опытных клиницистов, ответивших на тот же набор вопросов. Фактически, Med-PaLM 2 была первой языковой моделью, которая работала на «экспертном» уровне с вопросами типа экзамена на получение медицинской лицензии, и в настоящее время находится на переднем крае технологий.

Мы также работаем над добавлением в Med-PaLM 2 функциональности, чтобы он мог синтезировать информацию из медицинских изображений, таких как обычные пленки и маммограммы. Вы можете представить себе сотрудника с искусственным интеллектом, помогающего радиологам интерпретировать изображения и сообщать результаты. Вот несколько примеров использования PaLM 2 в специализированных областях. Нам не терпится увидеть, как он будет использоваться чаще, поэтому я рад сообщить, что PaLM 2 теперь доступен для предварительного просмотра.

PaLM 2 — это последний шаг в нашем десятилетнем путешествии по ответственному предоставлению ИИ миллиардам людей. Он основан на достижениях двух исследовательских групп мирового уровня, Brain Team и DeepMind.

Оглядываясь назад на определяющие прорывы в области ИИ за последнее десятилетие, эти команды внесли свой вклад в значительное число из них: AlphaGo, Transformers, модели последовательностей и т. д. Все это помогло подготовить почву для переломного момента, в котором мы находимся сегодня.

Недавно мы объединили эти две команды в единое целое — Google DeepMind. Используя вычислительные ресурсы Google, они сосредотачиваются на создании более совершенных систем безопасным и ответственным образом.

Это включает в себя нашу базовую модель следующего поколения Gemini, которая все еще находится в разработке. Gemini был создан с нуля, чтобы быть мультимодальным, высокоэффективным для интеграции инструментов и API, а также предназначен для обеспечения будущих инноваций, таких как память и планирование. Хотя это еще только начало, мы уже видим некоторые впечатляющие мультимодальные возможности, которых не было в предыдущих моделях.

После усовершенствования и тщательного тестирования на безопасность Gemini будет доступен в различных размерах и вместимости, как и PaLM 2.