小竞 (编辑)
谷歌在AI发明清单上增加了一个新产品。该公司在2025年的Google I/O大会上发布了最新的大型语言模型（LLM）PaLM 2。这一消息是由谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊宣布的，他还提到该公司在过去几个月中一直在测试该模型。
谷歌还发布了一份长达92页的技术报告，详细介绍了PaLM 2的技术细节和性能。这份报告的缺点是对PaLM 2的训练参数缺乏透明度。然而，该公司表示，PaLM 2比其前身PaLM要小得多，更高效。它还使用了大规模数据集进行训练，以提供准确和更快的响应。
本文将概述PaLM 2的参数以及LLM与Open AI的LLM之间的比较。
PaLM 2训练了多少数据？
谷歌的technical report并未提及有关PaLM 2训练数据集的详细信息。然而，PaLM 2的前一个版本PaLM是用5400亿个参数进行训练的。根据谷歌的说法，当前版本是使用更少的参数但采用更高效的方法进行训练的。
PaLM 2的训练数据集包括来自各种来源的信息，包括网页、研究论文、书籍、代码以及数学和对话数据。这些信息以英语和非英语语言输入到LLM中，使其成为多语言模型。训练数据集使模型对编码和推理问题的回答更好。
PaLM 2对数学、逻辑和科学有多深入的理解？
PaLM 2的开发人员致力于使语言模型更加强大。他们使用大规模数据集对其进行了深入的数学、逻辑和科学问题的理解训练。
谷歌根据它们的推理能力比较了PaLM 2、PaLM和GPT-4的性能。谷歌的PaLM 2在各种参数上明显优于其他两个模型。它在不受重视的语言方面表现出色。
该模型在数学推理方面也表现出色。在各种数据集（包括布尔表达式、常规判断、几何形状、单词排序等）上测试时，它的性能超过了PaLM。它还击败了Minerva、GPT-4和SOTA。
该模型及其能力已经使用各种书籍和研究论文的知识进行了测试。它经过不同的方法进行训练以提供准确的回答。该模型还能对任何主题进行更长的上下文和对话回应。
PaLM 2与GPT 4的参数比较
GPT-4 is the latest language model 由Open AI开发，谷歌开发了PaLM 2。这两个语言模型都经过数百万参数的训练，以回答人类的查询并构建生成式AI应用程序。它们具有类似的功能，但在许多参数上性能有所不同。
最初，GPT-4预计使用1万亿个参数进行训练。然而，Open AI未公布训练数据集的大小。该公司对数据集参数和模型大小保持沉默。
同样，谷歌也没有透露PaLM 2的大小和训练数据集。然而，PaLM 2比GPT-4要小得多且更高效。谷歌在其技术报告中也确认了这一点。
该报告详细比较了GPT-4和PaLM 2在各种参数上的表现。在推理、数学、多语言和翻译方面，PaLM 2优于GPT-4。GPT-4在图像输入测试方面表现出色，而PaLM 2则相对较差。
此外，PaLM 2还有一个更小、更快、更高效的子版本Gecko，使该模型非常适合移动设备。它还可以离线工作。相反，GPT-4需要工作的互联网连接，不支持移动设备使用。
参数如何影响PaLM 2的性能
PaLM 2是使用更高效的方法、较小的数据集和较少的参数进行训练的。这使得模型能够生成更快的响应。它还使得模型更轻量化，非常适合移动设备。
全球各种规模的消费者、开发者和企业都可以访问该模型。它还可以集成到各种人工智能应用程序中，以为用户提供更好的体验。
PaLM 2如何与OpenAI的LLMs直接竞争
PaLM 2是谷歌最新的LLM，与Open AI的最新LLM GPT-4非常竞争。PaLM 2使用了类似的数据集，包括网页、书籍、研究论文等。谷歌还将PaLM 2集成到Bard中，就像Open AI将GPT-4集成到ChatGPT-4中一样。
PaLM 2和GPT-4都只能被一小部分人访问。谷歌计划将来将PaLM 2集成到其他谷歌产品和服务中，以便用户更容易访问。PaLM 2还有四个不同的版本，其中最小的版本Gecko可以用于移动设备。
PALM 2训练了多少种语言？
PaLM 2是一个多语言模型，可以理解100多种语言。它可以理解阿拉伯语、法语、德语、英语、土耳其语、俄语、葡萄牙语和韩语。该模型还可以理解斯瓦希里语和海地语等少数语言。
它还可以理解各种语言中使用的有害词汇，并避免使用它们。谷歌还通过语言熟练度测试来测试该模型的性能。
