PaLM 2

PaLM 2 是 Google 的次世代大型語言模型，在進階推理任務中表現出色，包括程式碼和數學、分類和問題解答、翻譯和多語言能力，以及自然語言生成。它是透過統一大型語言模型的三項不同研究進展而建構，包括運算最佳化調整、改良的資料集混合，以及模型架構的改良。PaLM 2 以 Google 建構和部署負責任 AI 的方法為基礎，並針對潛在危害和偏差進行嚴格的評估。PaLM 2 用於其他最先進的模型中，例如 Sec-PaLM，以及生成式 AI 工具，例如 PaLM API 和 Bard。

主要特色：

1. 推理：PaLM 2 擅長理解人類語言的細微差別，包括謎語和慣用語，並能將複雜任務分解成更簡單的子任務。

2. 多語言翻譯：PaLM 2 經過平行多語言文字以及更多不同語言語料庫的預先訓練，因此在多語言任務中表現出色。

3. 編碼：PaLM 2 經過大量網頁、原始碼和其他資料集的預先訓練，因此在熱門程式語言（例如 Python 和 JavaScript），以及 Prolog、Fortran 和 Verilog 等語言的專業程式碼中表現出色。

4. 運算最佳化調整：PaLM 2 的模型大小和訓練資料集大小成比例調整，使其比前一代 PaLM 更小，但具備整體更好的效能，效率更高。

5. 改良的資料集混合：PaLM 2 以更多元語言和多元的預先訓練混合資料集改進其語料庫，包括數百種人類語言和程式語言、數學方程式、科學論文和網頁。

6. 更新的模型架構和目標：PaLM 2 採用改良的架構，並針對各種不同任務進行訓練，以幫助它學習語言的不同面向。

使用案例：

在需要進階推理、多語言翻譯和編碼的情況下，PaLM 2 能發揮有效的作用。它可以協助團隊跨語言合作，並在各種程式語言中產生專業程式碼。

PaLM 2 是 Google 的次世代大型語言模型，在進階推理任務、多語言翻譯和編碼方面表現出色。它是透過統一大型語言模型的三項不同研究進展而建構，並以 Google 建構和部署負責任 AI 的方法為基礎。PaLM 2 針對潛在危害和偏差進行嚴格的評估，並用於其他最先進的模型和生成式 AI 工具中。