谷歌發(fā)布語言模型PaLM2，突破3.6萬億個令牌的訓(xùn)練數(shù)量
人工智能和AI技術(shù)的應(yīng)用，是目前很大領(lǐng)域比較重視的部分，而至這個領(lǐng)域的谷歌也擁有不小的實(shí)力，就在近日，谷歌最新發(fā)布的語言模型PaLM2就具備很強(qiáng)的競爭力。
據(jù)悉，令牌是指訓(xùn)練大語言模型所使用的單詞串，它們對于教導(dǎo)模型如何預(yù)測字符串中可能出現(xiàn)的下一個單詞至關(guān)重要。
而在去年發(fā)布的上一代模型PaLM僅使用了7800億個令牌，而PaLM2則提升到了3.6萬億個令牌。同時PaLM2在編程、數(shù)學(xué)和創(chuàng)意寫作方面表現(xiàn)更為優(yōu)秀，得益于其龐大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。而這些也將有效提升用戶的工作效率，減輕工作量。
另據(jù)報道，PaLM2是基于3400億個參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練的，而初始版本的PaLM則基于5400億個參數(shù)，而這也造就PaLM2比現(xiàn)有的任何模型都更加強(qiáng)大。
該模型采用了一種名為“計算機(jī)優(yōu)化擴(kuò)張”的新技術(shù)，使得大語言模型具備更高的效率和整體性能，包括加快推理速度、減少參數(shù)調(diào)用和降低服務(wù)成本。
相信隨著社會科技的進(jìn)步，Ai技術(shù)的應(yīng)用也將給我們的生活帶來諸多的變化。
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的信息，提供更全面的上下文理解。這使得模型能夠更準(zhǔn)確地理解復(fù)雜問題中的多個層面和隱含意義。
2. 語義分析
模型通過訓(xùn)練學(xué)習(xí)到語言的語義特征
發(fā)表于 08-02 11:03
工商網(wǎng)監(jiān)
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