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PaLM 2虽然较其前代PaLM模型更小，但通过改变数据运算结构，可以更有效地运用于各种终端装置并支援离线使用需求，增加其应用的灵活性。

针对Google此次在Google I/O 2023揭晓的大型自然语言模型PaLM 2，DeepMind首席软体工程师戴明博 (Andrew Dai)与DeepMind生成模型产品经理Paige Bailey在会后进一部分享更多细节。

戴明博表示，相比先前提出的PaLM，这次揭晓的PaLM 2其实采用相对较小的模型架构，主要改变资料运算结构，进而让缩小后的模型可以进一步用在各类终端装置，例如手机端使用，借此提升其应用弹性，另外也能对应离线使用需求。

另一方面，由于模型尺寸变小，在装置端的运算负载相对也会变低，因此能加快人工智慧运算效率，同时也让装置端电力等能源损耗减少，因此相较PaLM能增加更多优势。

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至于因为运算架构改变、实际应用效益不同，因此Google接下来的服务都会陆续换上PaLM 2运算模型，不再继续使用PaLM。

另外，从Google对外公布数据显示，PaLM 2采用3.6兆组标记 (token)进行训练，规模为PaLM的5倍以上 (PaLM约以7800亿组标记训练)，除了能对应更多种语意理解，更进一步强化编程、数学运算，以及创意写作等应用，因此在串接聊天机器人「Bard」时，能以更自然语意与人互动，而在串接Google Cloud的Duet AI工具则能协助开发者快速编写程式，或是检查程式码是否有误，甚至能在Gmail内协助使用者撰写文情并茂的信件。

但在实际对应参数部分，PaLM 2仅对应3400亿组参数，而PaLM对应参数规模则达5400组，显示PaLM 2能以更「轻便」形式运作，同时可对应不同大小规模的模型运作，例如Google日前在Google I/O 2023期间公布的最小规模模型「Gecko」 (壁虎)，以及更大模型「Otter」 (水獭)、「Bison」 (野牛)，以及最大模型「Unicorn」 (独角兽)，借此对应不同运算情境使用，更强调可在手机等装置上完成前期运算。

依照Google说明，透过微调型态设计，PaLM 2将能以更有效率形式运作，并且能有更快反应速度，同时也借由新架构设计，不仅改变传统资料训练方式，更可让不同语言资讯能有更好交换效率，而接下来预期推出的「Gemini」 (双子座)则预期能对应更大规模模型训练效益，并且能对应更复杂的多公互动运算需求。

Google在2017年提出大型自然语言Transformers，后续在2018年提出进阶版大型自然语言BERT，2019年则提出具备文字转译能力的TS，并且在2020年提出具备对话能力的大型语言模型LaMDA，此后则公布PaLM、Diffusion Models，以及ULM、USM语言模型设计，而在今年Google I/O 2023期间宣布推出PaLM 2，更意味Google接下来将以更大规模自然语言模型强化人工智慧市场布局，并且让更多服务产品都能借由人工智慧技术「升级」。

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