PaLM 2
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 10 May 2023
- Autorzy
- 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 robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling, Language modeling/generation
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 340B
- Dane treningowe
- 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
Obliczenia treningowe
Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.
- Obliczenia treningowe
- 7.3 × 10²⁴ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- 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.
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- Google TPU v4
- Koszt obliczeniowy
- $5,014,267
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.
- Wagi
- Closed — provider access only
- Dostęp do modelu
- API access
- Kod treningowy
- Unreleased
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Model Frontier
- Yes
- Model bazowy
- Yes
- Prawdopodobnie powyżej 10²³ FLOP
- Yes
- Dlaczego to jest śledzone
- SOTA improvement,Training cost,Significant use,Highly cited
- Zapisz pewność
- Likely
- Cytaty
- 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. …
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- PaLM 2 Technical Report
- Ostatnio zaktualizowane
- 18 December 2025
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
PaLM 2 został opublikowany przez Google, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas May 2023. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling, Language modeling/generation.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Jak to zostało wytrenowane
Trening zajmował około 7.3 × 10²⁴ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako Google TPU v4. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Zbiór treningowy trwał około 3,600,000,000,000 Tokeny tekstu.
Jest śledzone w podstawowym zbiorze danych z jednego szczególnego powodu: sOTA improvement,Training cost,Significant use,Highly cited.
Odpowiedzi
PaLM 2 — częste pytania
PaLM 2— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Google, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
PaLM 2— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w May 2023. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
PaLM 2— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling, Language modeling/generation. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
PaLM 2— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 7.3 × 10²⁴ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako Google TPU v4. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.
PaLM 2— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.
PaLM 2— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
PaLM 2— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 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. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.