PaLM 2

Κλειστές βαρύτητες Google 340B παράμετροι May 2023

Καμία εκτίμηση

Δεν υπάρχουν απαιτήσεις υλικού για αυτό το μοντέλο

Δεν έχει δημοσιευτεί το βάρος για αυτό το μοντέλο, επομένως δεν μπορεί να κατέβει ή να τρέξει σε δικό σας υλικό σε οποιοδήποτε μέγεθος. Είναι προσβάσιμο μόνο μέσω του προμηθευτή του, και καμία κάρτα γραφικών δεν το αλλάζει αυτό..

Σε καταγραφή

Πλήρης προδιαγραφή

Όλα τα καταγεγραμμένα για αυτό το μοντέλο. Τα περισσότερα από αυτά περιγράφουν το πώς εκπαιδεύτηκε παρά το πώς τρέχει — χρήσιμο πλαίσιο για την εκτίμηση του πόση εργασία έχει επενδυθεί σε αυτό, και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα..

Προέλευση

Ποιος κατασκεύασε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε.

Οργάνωση
Google
Τύπος οργανισμού
Industry
Χώρα
United States of America
Δημοσιευμένο
10 May 2023
Συγγραφείς
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,…

Τι κάνει

Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.

τομέας
Language
Εργασία
Language modeling, Language modeling/generation

Μέγεθος

Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα έχει εκπαιδευτεί. Οι παράμετροι είναι ο αριθμός που αποφασίζει αν χωράει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.

παράμετροι
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

Δεδομένα εκπαίδευσης
3,600,000,000,000 tokens

"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

Εκπαίδευση υπολογιστών

Η αριθμητική που πραγματοποιήθηκε για την εκπαίδευση του μοντέλου, μετρημένη σε πράξεις κινητής υποδιαστολής. Είναι ένα μέτρο του κόστους της προπόνησης, όχι της ταχύτητας με την οποία το ολοκληρωμένο μοντέλο σας απαντά.

Εκπαίδευση υπολογιστών
7.3 × 10²⁴ FLOP

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.

Πώς ιδρύθηκε
Operation counting

Η εκπαίδευση run

Τι απαιτήθηκε φυσικά για την εκπαίδευση: ποιες κάρτες, πόσες, για πόσο καιρό, και τι αυτό απαιτούσε από το ρεύμα.

Υλικό εκπαίδευσης
Google TPU v4
Κόστος υπολογισμού
$5,014,267

Διαθεσιμότητα

Εάν μπορείτε να αποκτήσετε το μοντέλο και να το τρέξετε στο δικό σας υλικό, το οποίο αποφασίζει αν οποιαδήποτε από τις αριθμούς της κάρτας γραφικών σε αυτή τη σελίδα ισχύει.

Βάρη
Closed — provider access only
Πρόσβαση μοντέλου
API access
Κωδικός εκπαίδευσης
Unreleased

Πώς ταξινομείται

Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.

Μοντέλο Frontier
Yes
Μοντέλο Θεμελίωσης
Yes
Πιθανώς πάνω από 10²³ FLOP
Yes
Γιατί παρακολουθείται
SOTA improvement,Training cost,Significant use,Highly cited

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. …

Εγγραφή εμπιστοσύνης
Likely
Παραπομπές
1,734

Πηγές

Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.

Αναφορά
PaLM 2 Technical Report
Τελευταία ενημέρωση
18 December 2025

Τι σημαίνουν οι αριθμοί

Τι είναι αυτό το μοντέλο

PaLM 2 δημοσιεύθηκε από Google, στην χώρα καταγεγραμμένη ως United States of America, κατά τη διάρκεια May 2023. Ο εκδοτικός οργανισμός κατηγοριοποιείται ως industry.

Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του language modeling, Language modeling/generation.

Τα βάρη του δεν έχουν δημοσιευθεί ποτέ, οπότε μπορεί να προσεγγιστεί μόνο μέσω του παρόχου του. Καμία κάρτα γραφικών δεν αλλάζει αυτό.

Πώς εκπαιδεύτηκε

Η εκπαιδευτική εκτέλεση καταναλώνει περίπου 7.3 × 10²⁴ FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως Google TPU v4. Αυτή η τιμή μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν έχει σχέση με το πόσο γρήγορα απαντά.

Το σύνολο εκπαίδευσης εκτελέστηκε σε περίπου 3,600,000,000,000 κωδικοί κειμένου

Αυτή παρακολουθείται στο υποκείμενο σύνολο δεδομένων για έναν συγκεκριμένο λόγο: sOTA improvement,Training cost,Significant use,Highly cited.

Απαντήσεις

PaLM 2 — κοινές ερωτήσεις

01

PaLM 2— ποιος το δημιούργησε;

Δημοσιεύθηκε από Google, βασισμένο σε United States of America, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry.

02

PaLM 2— πότε κυκλοφόρησε;

Δημοσιεύθηκε σε May 2023. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.

03

PaLM 2— για τί χρησιμοποιείται;

Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του language modeling, Language modeling/generation. Τα Μοντέλα συχνά φέρουν περισσότερα από ένα από το καθένα, και οι ετικέτες περιγράφουν τον σκοπό παρά τους περιορισμούς ικανότητας.

04

PaLM 2— πόσο υπολογιστική ισχύς χρησιμοποιήθηκε για την εκπαίδευσή του;

Η εκπαίδευση κατανάλωσε περίπου 7.3 × 10²⁴ FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως Google TPU v4. Αυτό μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν λέει τίποτα για το πόσο γρήγορα απαντά μόλις εκπαιδευτεί — η ταχύτητα συμπερασμάτων προέρχεται από τον δίαυλο μνήμης, όχι από τον προϋπολογισμό εκπαίδευσης.

05

PaLM 2— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;

Κανένα. Αυτό είναι ένα κλειστό μοντέλο - τα βάρη του δεν δημοσιεύθηκαν ποτέ, οπότε δεν μπορεί να κατέβει ή να εκτελεστεί σε δικό σας υλικό σε καμία τιμή. Είναι προσβάσιμο μόνο μέσω του προμηθευτή του.

06

PaLM 2— είναι ανοιχτού κώδικα;

Όχι. Τα βάρη του δεν έχουν δημοσιευθεί, οπότε υπάρχει μόνο ως υπηρεσία που ελέγχεται από τον ιδιοκτήτη του.

07

PaLM 2— πόσες παραμέτρους έχει;

Έχει αριθμό παραμέτρων 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. Αυτή η φιγούρα είναι το σύνολο, και είναι αυτό που αποφασίζει πόση μνήμη χρειάζεται το μοντέλο - περίπου μισό γιγαμπάιτ ανά δισεκατομμύριο με τη συμπίεση που χρησιμοποιεί το πιο πολλοί άνθρωποι.

Πηγή

Αρχική δημοσίευση

Η καταγραφή ενημερώθηκε τελευταία φορά 18 December 2025

Η άλλη κατεύθυνση

Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;

Αυτή η σελίδα ξεκινά από το μοντέλο. Αν έχετε ήδη μια κάρτα και θέλετε να μάθετε τα πάντα για το τι θα τρέξει., ξεκινήστε από το υλικό αντ' αυτού.