Was ist PaLM 2?

PaLM 2 ist eine große Sprache der nächsten Generation Modell (LLM). Entwickelt von Google, der Modell bietet verbesserte Codierung, Argumentation und mehrsprachige Funktionen.

Inhaltsverzeichnis

PaLM 2 verstehen

PaLM 2 ist Googleist der jüngste Versuch, sich in der KI-Branche zu behaupten und eine tragfähige Alternative zu OpenAIs GPT-4 zu entwickeln. PaLM 2 – kurz für Pathways Language Model 2 – wurde von CEO Sundar Pichai auf der angekündigt Google Jährliche I/O-Entwicklerkonferenz im Mai 2023.

DIE Modell ist in vier verschiedenen Größen für vielfältige Anwendungsfälle erhältlich. Die Größen, vom kleinsten bis zum größten, umfassen Gecko, Otter, Bison und Einhorn. Google stellt insbesondere fest, dass „Gecko ist so leicht, dass es auf mobilen Geräten funktioniert und schnell genug für großartige interaktive Anwendungen auf dem Gerät ist, auch wenn es offline ist."

PaLM 2 unterstützt auch den ChatGPT-Konkurrenten Google Bard und kann in kleinere LLMs verfeinert werden, um spezialisiertere KI-Tools zu unterstützen. Aktuelle Beispiele sind das medizinische Diagnosetool Med-PaLM 2 und security Bedrohung Detektor Sec-PaLM, aber das Unternehmen stellt dies fest PaLM 2 unterstützt bereits über 25 Google-Produkte und -Funktionen.

Einige davon umfassen YouTube-, Workspace- und Gmail-Apps wie Gmail und Google Dokumente. Die Verbreitung von PaLM 2 ist jedoch so groß, dass die meisten Benutzer bereits damit interagieren Modell täglich, ohne es zu merken.

Die drei Säulen von PaLM 2

Die Verbesserungen von PaLM 2 gegenüber dem Vorgänger PaLM basieren auf drei Säulen:

Argumentation – PaLM 2 wurde anhand eines breiteren Datensatzes trainiert, der Websites mit mathematischen Ausdrücken und verschiedene wissenschaftliche Zeitschriften umfasst. Folglich ist die Modell zeigt überlegene Logik, gesunden Menschenverstand und mathematische Fähigkeiten.
Programmierung – PaLM 2 wurde auch anhand zahlreicher Quellcode-Datensätze vorab trainiert. Es beherrscht Sprachen wie JavaScript und Python hervorragend und kann beeindruckenderweise unter anderem speziellen Code in Verilog, Fortran und Prolog generieren oder debuggen.
Mehrsprachigkeit – PaLM 2 ist auf Texte aus über 100 Sprachen trainiert, was seine Fähigkeit zur Übersetzung nuancierter Texte wie Gedichte, Rätsel und Redewendungen verbessert hat. Zusätzlich zur Lösung dieses komplexen Problems bietet das Modell ist auch in der Lage, Sprachprüfungen auf Masterniveau zu bestehen.

PaLM 2 Trainingsparameter

Google hat nicht explizit angegeben, wie viele Parameter es zum Trainieren von PaLM 2 verwendet hat, erklärt aber, dass es auf verschiedenen Quellen trainiert wurde, die Folgendes beinhalteten:Webdokumente, Bücher, Code, Mathematik und Konversationsdaten."

Der Vorgänger PaLM wurde mit 540 Milliarden Parametern trainiert, und da PaLM 2 kleiner, schneller und effizienter ist, kann man davon ausgehen, dass die verbesserte Version weniger Parameter enthält.

In jedem Fall hängt die Anzahl der verwendeten Parameter auch von der Größe des Parameters ab Modell. TechCrunch berichtet, dass „eines der leistungsfähigeren PaLM 2-Modelle" wurde auf 14.7 Milliarden Parameter trainiert, während der NLP-Forscher und Programmierer Aman Sanger postulierte, dass die größte Größe (Einhorn) wahrscheinlich gewesen sei auf nahezu 100 Milliarden Parameter trainiert.

Die zentralen Thesen:

PaLM 2 ist eine große Sprache der nächsten Generation Modell (LLM). Entwickelt von Google, der Modell bietet verbesserte Codierung, Argumentation und mehrsprachige Funktionen.
PaLM 2 ist in vier verschiedenen Größen für unterschiedliche Anwendungsfälle erhältlich. Zu diesen Größen, vom kleinsten bis zum größten, gehören Gecko, Otter, Bison und Einhorn. PaLM 2 unterstützt ChatGPT-Konkurrenten Google Bard und kann in kleinere LLMs verfeinert werden, um spezialisiertere KI-Tools zu unterstützen.
Google hat nicht explizit angegeben, wie viele Parameter es zum Trainieren von PaLM 2 verwendet hat, aber der kleinere, schnellere und effizientere Nachfolger von PaLM verfügt wahrscheinlich über rund 15 Milliarden Parameter für kleinere Versionen und 100 Milliarden für die größte Unicorn-Größe.

Schlüssel-Höhepunkte

Einführung in PaLM 2:
- PaLM 2 steht für Pathways Language Model 2.
- Es wird von entwickelt Google und ist eine große Sprache der nächsten Generation Modell (LLM).
- PaLM 2 ist mit erweiterten Fähigkeiten in den Bereichen Codierung, Argumentation und mehrsprachiges Verständnis ausgestattet.
Die Bedeutung von PaLM 2:
- Google möchte PaLM 2 als Konkurrenz zu OpenAIs GPT-4 etablieren und sich in der KI-Branche behaupten.
- DIE Modell befasst sich mit der Notwendigkeit eines verbesserten Sprachverständnisses und der Sprachgenerierung in verschiedenen Anwendungen.
PaLM 2-Versionen:
- PaLM 2 ist in vier verschiedenen Größen erhältlich, die jeweils auf bestimmte Anwendungsfälle zugeschnitten sind: Gecko, Otter, Bison und Einhorn.
- Die Größen reichen von leichten und schnellen Modellen, die für mobile Geräte geeignet sind, bis hin zu größeren, leistungsfähigeren Modellen.
PaLM 2-Anwendungen:
- Google Bard, ein Konkurrent von ChatGPT, basiert auf PaLM 2.
- PaLM 2 kann auch feinabgestimmt werden, um kleinere spezialisierte Sprachmodelle für bestimmte KI-Tools zu erstellen.
- Es macht über 25 Google Produkte und Funktionen, darunter YouTube, Workspace, Gmail und mehr.
Drei Säulen der Verbesserung:
- Argumentation: Die Trainingsdaten von PaLM 2 umfassen wissenschaftliche Zeitschriften und mathematische Ausdrücke, was zu verbesserten Logik-, Argumentations- und mathematischen Fähigkeiten führt.
- Codierung: PaLM 2 ist auf Quellcode-Datensätze vorab trainiert, eignet sich hervorragend für Sprachen wie JavaScript und Python und ist in der Lage, speziellen Code zu generieren und zu debuggen.
- Mehrsprachigkeit: PaLM 100 basiert auf Texten aus 2 Sprachen und verbessert die Übersetzung nuancierter Texte, verarbeitet Gedichte, Rätsel und Redewendungen und kann ein hohes Maß an Kenntnissen in mehreren Sprachen erreichen.
Trainingsparameter:
- Google hat die Anzahl der Parameter, die zum Trainieren von PaLM 2 verwendet werden, nicht explizit bekannt gegeben.
- Das Training erfolgte anhand verschiedener Quellen, darunter Webdokumente, Bücher, Code, Mathematik und Konversationsdaten.
- Kleinere Modelle verfügen wahrscheinlich über rund 15 Milliarden Parameter, während größere Modelle (wie Unicorn) möglicherweise auf rund 100 Milliarden Parametern trainiert wurden.
Implikationen und Erkenntnisse:
- PaLM 2 stellt dar GoogleFortschritte in der Sprache Modell Technologie.
- Es befasst sich mit dem Bedarf an verbesserter Codierung, Argumentation und mehrsprachigen Fähigkeiten.
- Verschiedene Modell Die verschiedenen Größen decken verschiedene Anwendungsfälle ab und PaLM 2 unterstützt mehrere Google-Produkte.