PaLM 2
Žádný odhad
Žádné hardwarové požadavky pro tento model
Hmotnosti pro tento model nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v žádné velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele, a žádná změna grafické karty to nezmění..
Na záznamu
Plná specifikace
Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..
Původ
Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 10 May 2023
- Autoři
- Andrew M. Dai, David R. So, Dmitry Lepikhin, Jonathan H. Clark, Maxim Krikun, Melvin Johnson, Nan Du, Rohan Anil, Siamak Shakeri, Xavier Garcia, Yanping Huang, Yi Tay, Yong Cheng, Yonghui Wu, Yuanzhong Xu, Yujing Zhang, Zachary Nado, Bryan Richter, Alex Polozov, Andrew Nystrom, Fangxiaoyu Feng, Hanzhao Lin, Jacob Austin, Jacob Devlin, Kefan Xiao, Orhan Firat, Parker Riley, Steven Zheng, Yuhuai Wu,…
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Language modeling, Language modeling/generation
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 340B
- Výcviková data
- 3,600,000,000,000 tokens
Model Architecture: "PaLM-2 is a new state-of-the-art language model. We have small, medium, and large variants that use stacked layers based on the Transformer architecture, with varying parameters depending on model size. Further details of model size and architecture are withheld from external publication." However, the parameter count was leaked to CNBC: https://www.cnbc.com/2023/05/16/googles-palm-2-uses-nearly-five-times-more-text-data-than-predecessor.html
"The pre-training corpus is significantly larger than the corpus used to train PaLM" so greater than 6e+11. According to the leaked documents viewed by CNBC, the corpus was 3.6 trillion tokens or around 2.7*10^12 words. https://www.cnbc.com/2023/05/16/googles-palm-2-uses-nearly-five-times-more-text-data-than-predecessor.html
Výpočty pro trénink
Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.
- Výpočty pro trénink
- 7.3 × 10²⁴ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Operation counting
Compute Requirements "Not reported." Paper suggests heuristic of C=6ND. Based on 340B parameters and 3.6T tokens, training compute would be around 7.3*10^24 FLOP.
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- Google TPU v4
- Náklady na výpočet
- $5,014,267
Dostupnost
Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.
- Hmotnosti
- Closed — provider access only
- Přístup k modelu
- API access
- Tréninkový kód
- Unreleased
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Frontier model
- Yes
- Základní model
- Yes
- Pravděpodobně nad 10²³ FLOP
- Yes
- Proč je to sledováno
- SOTA improvement,Training cost,Significant use,Highly cited
- Záznam důvěry
- Likely
- Citace
- 1,734
Significant use: Gmail and Google Docs have millions of users. SOTA performance: Table 5 "At I/O today, we announced over 25 new products and features powered by PaLM 2. That means that PaLM 2 is bringing the latest in advanced AI capabilities directly into our products and to people — including consumers, developers, and enterprises of all sizes around the world. Here are some examples: PaLM 2’s improved multilingual capabilities are allowing us to expand Bard to new languages, starting today. …
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- PaLM 2 Technical Report
- Nap poslední aktualizace
- 18 December 2025
Co čísla znamenají
Co je tento MODEL
PaLM 2 byl zveřejněn Google, v zemi zaznamenané jako United States of America, během May 2023. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling, Language modeling/generation.
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.
Jak bylo trénováno
Trenovací běh spotřeboval asi 7.3 × 10²⁴ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako Google TPU v4. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Tréninková sada běžela na přibližně 3,600,000,000,000 tokeny textu
Je sledováno v základním datasetu z jednoho konkrétního důvodu: sOTA improvement,Training cost,Significant use,Highly cited.
Odpovědi
PaLM 2 — běžné otázky
PaLM 2— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Google, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
PaLM 2— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v May 2023. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
PaLM 2— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling, Language modeling/generation. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
PaLM 2— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 7.3 × 10²⁴ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako Google TPU v4. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.
PaLM 2— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Žádné. Toto je uzavřený model — jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout nebo spustit na vlastním hardwaru za žádnou cenu. Je dostupný pouze prostřednictvím jeho poskytovatele.
PaLM 2— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
PaLM 2— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 340B. Model Architecture: "PaLM-2 is a new state-of-the-art language model. We have small, medium, and large variants that use stacked layers based on the Transformer architecture, with varying parameters depending on model size. Further details of model size and architecture are withheld from external publication." However, the parameter count was leaked to CNBC: https://www.cnbc.com/2023/05/16/googles-palm-2-uses-nearly-five-times-more-text-data-than-predecessor.html. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
Druhý směr
Díváte se na to z druhé strany?
Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.