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PaLM 2技术报告

大模型11个月前发布 智源社区
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PaLM 2 Technical Report

解决问题:本文介绍了一种新的语言模型PaLM 2,旨在提高多语言和推理能力,同时更加高效。文章通过在英语和多语言以及推理任务上的广泛评估,证明了PaLM 2在不同模型大小的下游任务中具有显著的改进质量,同时相比于PaLM,表现出更快速和更高效的推理。

关键思路:PaLM 2是一种基于Transformer的模型,使用多种目标进行训练。相比于现有领域的研究,PaLM 2的关键思路在于提高多语言和推理能力,并且更加高效。

其他亮点:PaLM 2展示了稳健的推理能力,并在BIG-Bench和其他推理任务上相比于PaLM有了大幅度的提升。PaLM 2在一系列负责任的AI评估中表现稳定,并且允许在推理时控制毒性,而不会对其他能力产生影响。文章还提到,PaLM 2在不同的任务和能力上都取得了最先进的性能。

PaLM 2技术报告

关于作者:文章的作者来自谷歌公司。其中Andrew M. Dai曾在谷歌大脑研究团队担任研究员,他的代表作包括“Semi-supervised Sequence Learning”等。

要点:

  • 动机:介绍一种名为PaLM 2的新型语言模型,在多语言和推理能力方面具有更好的表现,并且比其前身PaLM计算效率更高。通过对英语、多语言和推理任务的广泛评估,证明了PaLM 2在不同模型规模下在下游任务中具有显著提高的质量,同时相较于PaLM,推理速度更快、更高效。
  • 方法:PaLM 2是一种基于Transformer的模型,使用了多种目标的混合训练方法。通过在英语、多语言和推理任务上进行详细评估,展示了PaLM 2在不同任务中显著改进的能力,包括自然语言生成、翻译和推理。此外,论文还介绍了PaLM 2的改进数据集混合、架构和目标,以及对毒性控制和记忆化的处理方法。
  • 优势:实验证明,PaLM 2在多语言、代码生成和推理能力方面明显优于PaLM。通过精心选择数据、高效的架构和目标,可以实现更小但更高质量的模型,从而提高推理效率、降低服务成本,并为模型在更多应用和用户的下游应用提供可能。同时,PaLM 2在多语言毒性分类能力方面也有显著的改进,并对潜在的伤害和偏见进行了评估。

在讨论PaLM 2系列时,需要区分预训练模型(各种大小)、这些模型的微调变体和使用这些模型的用户界面产品。特别是,用户界面产品通常包括额外的预处理和后处理步骤。此外,底层模型可能随时间而演变。因此,不应期望用户界面产品的性能与本报告中报告的结果完全匹配。

论文摘要:本文介绍了PaLM 2,这是一个新的最先进的语言模型,具有更好的多语言和推理能力,而且比其前身PaLM计算效率更高。PaLM 2是一个基于Transformer的模型,使用混合目标进行训练。通过对英语和多语言语言以及推理任务的广泛评估,我们证明了PaLM 2在不同模型大小下在下游任务上具有显着提高的质量,同时相比于PaLM,展现出更快和更高效的推理能力。这种改进的效率使得更广泛的部署成为可能,同时也使得模型能够更快地响应,以实现更自然的交互节奏。PaLM 2展现了强大的推理能力,通过在BIG-Bench和其他推理任务上的大幅提升,超越了PaLM。PaLM 2在一系列负责任的AI评估中表现稳定,并且在不影响其他能力的情况下,使得可以在推理时控制有害性。总的来说,PaLM 2在各种任务和能力方面都达到了最先进的性能水平。

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