PaLM 2是一种新的语言模型，它具有更好的多语言和推理能力，同时比其前身PaLM（Chowdhery等人，2022）更具计算效率。PaLM 2是一种基于Transformer的模型，使用类似于UL2（Tay等人，2023）的混合目标进行训练。通过对英语和多语言以及推理任务进行广泛的评估，展示了PaLM 2在不同模型大小的下游任务上显著提高的质量，同时相比PaLM也表现出更快和更高效的推理。这种改进的效率使得模型可以更广泛地部署，并允许模型更快地响应，以获得更自然的交互节奏。PaLM 2表现出稳健的推理能力，通过在BIG-Bench和其他推理任务上相对于PaLM取得大幅度提高，这一点得到了体现。PaLM 2在一套负责任的AI评估中表现稳定，并允许在推理时对毒性进行控制，而无需额外的开销或对其他能力的影响。总的来说，PaLM 2在各种任务和能力方面均取得了最先进的表现。
PaLM 2的优势在于其使用了一种混合目标的训练方法，这种方法可以有效地利用大量的未标注数据来训练模型，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。此外，PaLM 2还引入了一种新的模型结构和训练方法，使得模型在多语言和推理任务上表现更加出色。PaLM 2还具有更高的计算效率，使得模型可以更广泛地部署，并在推理时具有更快的响应速度。
通过对英语和多语言以及推理任务进行广泛的评估，PaLM 2在各种任务和能力方面均取得了最先进的表现。PaLM 2表现出稳健的推理能力，通过在BIG-Bench和其他推理任务上相对于PaLM取得大幅度提高，这一点得到了体现。在负责任的AI评估中，PaLM 2表现出稳定的性能，并允许在推理时对毒性进行控制，而无需额外的开销或对其他能力的影响。
总的来说，PaLM 2是一种具有更好的多语言和推理能力，更高计算效率的语言模型。PaLM 2的出现使得自然语言处理技术在实际应用中具有更广泛的应用前景，为解决更为复杂的自然语言处理问题提供了更好的支持。
论文地址：https://ai.google/static/documents/palm2techreport.pdf
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