На конференции для разработчиков Google I/O компания представила новейшую версию языковой модели общего назначения PaLM 2 (Pathways Language Model) с улучшенной способностью к многоязычному переводу, логическим рассуждениям и программированию.
- Новая модель обучалась на массиве данных из более 100 языков. Это значительно улучшило ее способность понимать, генерировать и переводить самые трудные тексты, включая идиомы, стихи и загадки, практически на все языки мира.
- Широкий набор данных, используемый для обучения PaLM 2 включает в себя научные работы и веб-страницы, содержащие математические выражения. В результате модель демонстрирует улучшенные возможности в логике, здравом смысле и математике.
- PaLM 2 получила улучшенную поддержку написания и отладки кода. Она прекрасно себя показывает в популярных языках программирования, таких как Python и JavaScript, но также может генерировать специализированный код на таких языках, как Prolog, Fortran и Verilog.
Кроме перечисленных возможностей, PaLM 2 работает быстрее и эффективнее, чем предыдущие модели, и может поставляться в различных размерах, что облегчает ее развертывание для широкого спектра сценариев использования.
Google планирует выпускать PaLM 2 в четырех размерах от самого маленького до самого большого: Gecko, Otter, Bison и Unicorn. Gecko – такая легкая, что может работать на мобильных устройствах, и достаточно быстрая для любых интерактивных приложений, работающих даже в автономном режиме. Эта универсальность означает, что PaLM 2 может быть точно настроена для поддержки целых классов продуктов несколькими способами, и быть полезной большему количеству людей.
С сегодняшнего дня Google открывает доступ к модели PaLM 2 для разработчиков через PaLM API, Firebase и Colab.
На Google I/O было анонсировано более 25 новых продуктов и функций на базе PaLM 2. В том числе: расширение возможностей Bard, улучшение инструментов Google Workspace, Duet AI для Google Cloud, синхронный перевод видео и другие. Были также представлены две специализированные версии модели: Med-PaLM 2 и Sec-PaLM, предназначенные для обработки информации в области медицины и кибербезопасности.
Однако на этом команда Google AI не остановится, она уже работает над Gemini – следующей генеративной моделью, созданной с нуля. Она будет мультимодальной, высокоэффективной в интеграции инструментов и API – специально созданной для обеспечения будущих инноваций.
Сейчас Gemini находится в процессе обучения, но уже демонстрирует невероятные мультимодальные возможности, недоступные предыдущим моделям. После точной настройки и тщательного тестирования на безопасность, новая модель станет доступна в различных размерах и возможностях, как и PaLM 2.
SEO-продвижение медицинских сайтов — это процесс оптимизации веб-ресурсов медицинских учреждений с целью повышения их видимости в поисковых системах (таких как Google, Яндекс и другие) и привлечения целевой аудитории. Основная цель SEO — улучшить позиции сайта в результатах поиска по релевантным запросам, чтобы больше пациентов находили и выбирали именно вашу клинику или медицинские услуги.
Преимущества SEO-продвижения для медицинских сайтов:
- Увеличение трафика: Повышение количества посетителей сайта, что может привести к большему количеству записей на приём.
- Увеличение конверсии: Лучшее ранжирование и качественный контент способствуют тому, что большее количество посетителей становится клиентами клиники.
- Долгосрочные результаты: SEO позволяет получить стабильный поток пациентов с органического поиска без постоянных затрат на рекламу.
- Укрепление репутации: Высокие позиции в поисковой выдаче могут повысить доверие к клинике и её специалистам.
