PaLM 2首頁、文檔和下載- 谷歌下一代大型語言模型- 程式开发

PaLM 2 是谷歌推出的下一代大型語言模型。擅長高級推理任務,包括代碼和數學、分類和問答、翻譯和多語言能力以及自然語言生成。

谷歌聲稱PaLM 2 是一種最先進的語言模型,要優於其之前所有的LLM,包括PaLM。目前,PaLM 2 已被用於Med-PaLM 2 和Sec-PaLM,並為谷歌的生成人工智能功能和工具(如Bard 和PaLM API)提供支持。

推理:PaLM 2 可以將復雜的任務分解為更簡單的子任務,並且比以前的LLM(如PaLM)更善於理解人類語言的細微差別。例如,PaLM 2 擅長理解謎語和成語,這需要理解詞語的歧義和比喻意義,而不是字面意義。

多語言翻譯:PaLM 2 在一個包含100 多種語言的語料庫上進行了訓練,使得PaLM 2 擅長多語言任務,包括比以前的模型更細微的措辭。

編碼:PaLM 2 還可以理解、生成和調試代碼,並接受了20 多種編程語言的預訓練。這意味著它擅長使用Python 和JavaScript 等流行的編程語言,但也能夠使用Prolog、Fortran 和Verilog 等語言生成專用代碼。將此與其語言功能相結合可以幫助團隊跨語言協作。

PaLM 2 因其構建方式而擅長高級推理、翻譯和代碼生成等任務。它通過統一大型語言模型中三個不同的研究進展,對其前身PaLM 進行了改進:

  • 使用計算最優縮放:計算最優縮放的基本思想是按比例縮放模型大小和訓練數據集大小。這種新技術使PaLM 2 比PaLM 更小,但效率更高,整體性能更好,包括更快的推理、更少的服務參數和更低的服務成本。
  • 改進的數據集混合:以前的LLM,如PaLM,使用的預訓練數據集主要是英文文本。 PaLM 2 通過更多語言和多樣化的預訓練混合改進了其語料庫,其中包括數百種人類和編程語言、數學方程式、科學論文和網頁。
  • 更新的模型架構和目標: PaLM 2 具有改進的架構,並接受了各種不同任務的訓練,所有這些都有助於PaLM 2 學習語言的不同方面。

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