PaLM 2 Technical Report

解决问题：本文介绍了一种新的语言模型PaLM 2，旨在提高多语言和推理能力，同时更加高效。文章通过在英语和多语言以及推理任务上的广泛评估，证明了PaLM 2在不同模型大小的下游任务中具有显著的改进质量，同时相比于PaLM，表现出更快速和更高效的推理。

关键思路：PaLM 2是一种基于Transformer的模型，使用多种目标进行训练。相比于现有领域的研究，PaLM 2的关键思路在于提高多语言和推理能力，并且更加高效。

其他亮点：PaLM 2展示了稳健的推理能力，并在BIG-Bench和其他推理任务上相比于PaLM有了大幅度的提升。PaLM 2在一系列负责任的AI评估中表现稳定，并且允许在推理时控制毒性，而不会对其他能力产生影响。文章还提到，PaLM 2在不同的任务和能力上都取得了最先进的性能。

关于作者：文章的作者来自谷歌公司。其中Andrew M. Dai曾在谷歌大脑研究团队担任研究员，他的代表作包括“Semi-supervised Sequence Learning”等。另外，文章的作者团队规模庞大，包括多位具有丰富经验的研究人员。

相关研究：近期其他相关的研究包括：“GShard: Scaling Giant Models with Conditional Computation and Automatic Sharding”，作者来自谷歌公司；“Beyond English-only Reading Comprehension for Open-Domain Question Answering”，作者来自斯坦福大学等。

论文摘要：本文介绍了PaLM 2，这是一个新的最先进的语言模型，具有更好的多语言和推理能力，而且比其前身PaLM计算效率更高。PaLM 2是一个基于Transformer的模型，使用混合目标进行训练。通过对英语和多语言语言以及推理任务的广泛评估，我们证明了PaLM 2在不同模型大小下在下游任务上具有显着提高的质量，同时相比于PaLM，展现出更快和更高效的推理能力。这种改进的效率使得更广泛的部署成为可能，同时也使得模型能够更快地响应，以实现更自然的交互节奏。PaLM 2展现了强大的推理能力，通过在BIG-Bench和其他推理任务上的大幅提升，超越了PaLM。PaLM 2在一系列负责任的AI评估中表现稳定，并且在不影响其他能力的情况下，使得可以在推理时控制有害性。总的来说，PaLM 2在各种任务和能力方面都达到了最先进的性能水平。

在讨论PaLM 2系列时，需要区分预训练模型（各种大小）、这些模型的微调变体和使用这些模型的用户界面产品。特别是，用户界面产品通常包括额外的预处理和后处理步骤。此外，底层模型可能随时间而演变。因此，不应期望用户界面产品的性能与本报告中报告的结果完全匹配。

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