이 PDF 문서에서는 다국어 및 추론 기능과 컴퓨팅 효율성 측면에서 이전 버전인 PaLM을 개선한 최신 언어 모델인 PaLM 2를 소개합니다. PaLM 2는 컴퓨팅 최적 확장, 향상된 데이터 세트 혼합, 아키텍처 및 객관적 개선 사항을 통합한 Transformer 기반 모델입니다.
이 문서의 주요 결과는 다음과 같습니다:
1. PaLM 2는 데이터 크기와 모델 크기의 중요성을 검증하여 최적의 성능을 위해 대략 1:1로 확장해야 함을 보여줍니다.
2. 이 모델은 영어 이해 성능의 저하 없이 수백 개의 언어와 도메인에 걸쳐 더욱 다양한 다국어 사전 학습 혼합물을 사용합니다.
3. PaLM 2는 UL2의 강력한 결과에서 영감을 받아 언어의 다양한 측면을 이해하도록 모델을 훈련시키기 위해 다양한 사전 훈련 목표를 조정하여 혼합합니다.
이 문서에서는 자연어 생성, 번역, 추론 등 다양한 작업에서 PaLM 2가 PaLM보다 훨씬 뛰어난 성능을 발휘한다는 점을 강조합니다. PaLM 2의 향상된 효율성은 더 광범위한 배포, 더 빠른 응답 시간, 더 자연스러운 상호 작용을 가능하게 합니다. 또한 PaLM 2는 강력한 추론 기능, 책임 있는 AI 평가에 대한 안정적인 성능, 추가 오버헤드 없이 독성에 대한 추론 시간 제어 기능을 보여줍니다.
또한 PaLM 2는 실제 고급 언어 능력 시험에서 훨씬 더 우수한 성능을 발휘하여 모든 평가 언어에서 시험을 통과합니다. 이 모델에는 독성에 대한 추론 시간 제어를 위한 제어 토큰과 여러 언어의 암기 측정을 개선하기 위한 특수 카나리아 토큰 시퀀스가 포함되어 있습니다. 이 문서는 PaLM 2의 기능과 잠재적 유해성에 대한 광범위한 평가를 제공하여 다운스트림 개발자가 잠재적 위험을 평가하고 특정 애플리케이션 상황에서 안전장치의 우선순위를 정하는 데 도움을 줍니다.
원문: https://ai.google/static/documents/palm2techreport.pdf
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