
PaLM 2
Meta 的 LLaMA 系列模型。谷歌于 2022 年 4 月首次宣布推出 PaLM,超过了5400亿个训练参数。与其他 LLM 一样,PaLM 是一个灵活的系统,可以执行各种文本生成和编辑任务。例如,你可以将 PaLM 训练成像 ChatGPT 这样的对话式聊天机器人,或者你可以将它用于诸如总结文本甚至编写代码等任务。(这类似于谷歌今天也为其 Workspace 应用程序(如 Google Docs 和 Gmail)宣布的功能。)
主要功能:
参数规模:Llama 3提供了8B和70B两种参数规模的模型,相比Llama 2,参数数量的增加使得模型能够捕捉和学习更复杂的语言模式。
训练数据集:Llama 3的训练数据集比Llama 2大了7倍,包含了超过15万亿个token,其中包括4倍的代码数据,这使得Llama 3在理解和生成代码方面更加出色。
模型架构:Llama 3采用了更高效的分词器和分组查询注意力(Grouped Query Attention, GQA)技术,提高了模型的推理效率和处理长文本的能力。
性能提升:通过改进的预训练和后训练过程,Llama 3在减少错误拒绝率、提升响应对齐和增加模型响应多样性方面取得了进步。
安全性:引入了Llama Guard 2等新的信任和安全工具,以及Code Shield和CyberSec Eval 2,增强了模型的安全性和可靠性。
多语言支持:Llama 3在预训练数据中加入了超过30种语言的高质量非英语数据,为未来的多语言能力打下了基础。
推理和代码生成:Llama 3在推理、代码生成和指令跟随等方面展现了大幅提升的能力,使其在复杂任务处理上更加精准和高效。