PaLM 2谷歌下一代大型语言模型

PaLM 2 是谷歌推出的下一代大型语言模型。擅长高级推理任务，包括代码和数学、分类和问答、翻译和多语言能力以及自然语言生成。

谷歌声称 PaLM 2 是一种最先进的语言模型，要优于其之前所有的 LLM，包括 PaLM。目前，PaLM 2 已被用于 Med-PaLM 2 和 Sec-PaLM，并为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 可以将复杂的任务分解为更简单的子任务，并且比以前的 LLM（如 PaLM）更善于理解人类语言的细微差别。例如，PaLM 2 擅长理解谜语和成语，这需要理解词语的歧义和比喻意义，而不是字面意义。

多语言翻译：PaLM 2 在一个包含 100 多种语言的语料库上进行了训练，使得 PaLM 2 擅长多语言任务，包括比以前的模型更细微的措辞。

编码：PaLM 2 还可以理解、生成和调试代码，并接受了 20 多种编程语言的预训练。这意味着它擅长使用 Python 和 JavaScript 等流行的编程语言，但也能够使用 Prolog、Fortran 和 Verilog 等语言生成专用代码。将此与其语言功能相结合可以帮助团队跨语言协作。

PaLM 2 因其构建方式而擅长高级推理、翻译和代码生成等任务。它通过统一大型语言模型中三个不同的研究进展，对其前身 PaLM 进行了改进：

• 使用计算最优缩放：计算最优缩放的基本思想是按比例缩放模型大小和训练数据集大小。这种新技术使 PaLM 2 比 PaLM 更小，但效率更高，整体性能更好，包括更快的推理、更少的服务参数和更低的服务成本。
• 改进的数据集混合：以前的 LLM，如 PaLM，使用的预训练数据集主要是英文文本。PaLM 2 通过更多语言和多样化的预训练混合改进了其语料库，其中包括数百种人类和编程语言、数学方程式、科学论文和网页。
• 更新的模型架构和目标： PaLM 2 具有改进的架构，并接受了各种不同任务的训练，所有这些都有助于 PaLM 2 学习语言的不同方面。