Im Rahmen der I/O-Veranstaltung in Mountain View, Kalifornien stellte Google am Mittwoch PaLM 2 vor. Hierbei handelt es sich um eine Familie von grundlegenden Sprachmodellen, die vergleichbar mit OpenAIs GPT-4 Modell sind. PaLM 2 wird bereits für 25 Google-Produkte eingesetzt, darunter der KI-Assistent Bard.


PaLM – Pathways Language Model
Im April des Jahres 2022 kündigte Google PaLM an und stellte jetzt knapp ein Jahr darauf den Nachfolger vor. Grundlage eines solchen Sprachmodells stellt immer eine umfangreiche Datenmenge dar. Mit dessen Hilfe wird das Modell trainiert, nachfolgende Wörter geordnet nach der größten Auftrittswahrscheinlichkeit zu ermitteln. Somit kann eine höchstwahrscheinliche Antwort auf eine menschliche Fragestellung gegeben werden. Aus Mountain View teilte man mit, dass das Modell bereits 100 Sprachen unterstütze und daher mehrsprachige Übersetzungen anbiete. Weiterhin sei es in der Lage, neben Code auch „Schlussfolgerungen“ zu generieren. Neben Bard bedienen sich auch bereits Google Docs, Sheets und Slides den Modellen.


Ein skalierbares Modell – Ausrichtung auf den Verbrauchermarkt
Das Modell ist in vier verschiedenen Größen erhältlich, die auf unterschiedlichen Plattformen eingesetzt werden sollen. Die kleinste unter ihnen trägt beispielsweise die Bezeichnung Gecko und dient dem Einsatz auf mobilen Endgeräten. PaLM bestand als internes Projekt von Google Research noch aus einer riesigen Datenmenge von 540 Milliarden Parametern und war für die Öffentlichkeit bis März dieses Jahres nicht zugänglich. So deutet dieser Schritt auf einen neuen Abschnitt hin.

Erste Bewertung – noch hinter den Erwartungen
Der renommierte Professor Ethan Mollick von der Wharton School, welche Teil der University of Pensylvannia ist, hat schon einige Artikel zur künstlichen Intelligenz verfasst. Jetzt testete er mit den ihm zur Verfügung stehenden Mitteln, ob die Erwartung an PaLM 2 gegenüber GPT-4 überzogen sind. Sein Ergebnis veröffentlichte er in einem Twitter-Post: Noch schneidet Googles Modell in allen (informellen) Bereichen schlechter ab als seine Konkurrenten.

Vergleichbarkeit der Modelle
Googles Marktstellung sorgt für einen großen Input an Parametern. Hierdurch ist theoretisch eine größere Komplexität vorstellbar, jedoch nicht vorprogrammiert. Wer über ein größeres Parametervolumen verfügt, ist zudem gar nicht bekannt. Aktuelle Zahlen bleiben die Betreiber schuldig. Weder zugrundeliegende Algorithmen noch Quelldaten werden im Kontext des zunehmenden Wettkampfs veröffentlicht. Eine Bewertung gelingt nur anhand der Ergebnisse – ein generelles Problem aktueller AI-Modelle (siehe ). Besitzer eines Google-Accounts in mehr als 180 Ländern können PaLM 2 als Teil des experimentellen Bard-Assistenten hier ab sofort ausprobieren.