我们推出了PaLM 2, 一种新的最前沿语言模型。它比前辈PaLM(Chowdhery等人,2022年)在多语种和推理能力上更优越,同时计算效率也更高。

PaLM 2是一个基于Transformer的模型,使用与UL2(Tay等人,2023年)类似的混合目标来训练。 通过对英语及多语种语言和推理任务的全面的评估,我们证明PaLM 2在不同模型规模下的下游任务中有显著提升,同时与PaLM相比推断也更快更高效。这提高的效率让模型部署范围更广,同时让模型的响应也更快,产生更自然的交互速度。

PaLM 2在BIG-Bench及其他推理任务上超越PaLM的表现证明了其稳健的推理能力。 PaLM 2在负责任AI评估套件上的表现稳定,并且能在推理时控制有害性内容而不增加开销或影响其他能力。总的来说,PaLM 2在各种任务及能力上的表现都达到了最前沿水平。

为什么PaLM2更快了？

以下是一些猜测，文本提到 PaLM 2 比 PaLM 更快更高效的几个原因:

1. PaLM 2 在推理时比 PaLM 更高效。这意味着在使用时,它可以更快地生成响应和预测。

2. 这改进的效率使PaLM 2 可以更快地响应,允许更自然的交互速度。更快的响应时间使模型感觉更逼真和引人注目。

3. 文本没有详细解释 PaLM 2 具体上什么地方更高效,它只声明 PaLM 2 比 PaLM 更高效。

4. 然而,我们可以推测 PaLM 2 效率提升的一些原因来自于它使用的与UL2类似的混合目标训练。 UL2已知因为计算效率高,PaLM 2可能使用了类似的方法。

5. PaLM 2 的另一个可能贡献效率的因素是它基于开发 PaLM 的经验教训构建的。研究人员可能优化了模型和训练的各个方面来降低计算要求。

所以总的来说,文本给出 PaLM 2 提高速度和效率的关键原因是它在使用时更快的推理速度和响应时间。但文本没有提供 PaLM 2 具体上更高效的细节 - 它只声明 PaLM 2 比 PaLM 更高效。我们可以推测 PaLM 和 PaLM 2 的训练方法以及从 PaLM 中吸收的经验教训很可能促进了 PaLM 2 的效率提升。