在官宣 PaLM 2 之初,就有网友根据 Chinchilla 定律预测其参数量,ta 预测 PaLM 2 模型家族的参数结果为 80B / 90B / 100B 不等,和这次爆料的 340B 还是差距很大的。 还有人对 PaLM 2 的训练成本进行了一波预测,根据历代大模型的发展来看,这位网友表示,打造 PaLM 2 需要耗资 1 亿美元。 PaLM 2 参数都泄密...
大型语言模型已被证明在各种自然语言任务中使用few-shot学习取得了显著的性能,这极大地减少了使模型适应特定应用所需的特定任务训练实例的数量。为了进一步了解规模对few-shot学习的影响,我们训练了一个5400亿参数、密集激活的Transformer语言模型,我们称之为Pathways语言模型(PaLM)。 我们使用Pathways在6144个TPU v4芯片上...
PaLM(Pathways Language Model) 是一种大型语言模型,即 LLM,类似于OpenAI 创建的 GPT 系列或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...
1)使用Winoground图像和字幕在更通用(和标准)的文本到图像和图像到文本Recall@K任务上测试这些模型,有...
PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways 摘要 大型语言模型已经显示出在各种自然语言任务上使用少样本学习可以取得显著的性能,这极大地减少了将模型适应到特定应用所需的任务特定训练示例的数量。为了进一步了解规模对少样本学习的影响,我们训练了一个拥有5400亿参数、密集激活的Transformer语言模型,我们称之为Pathways...
按照谷歌的观点,PaLM 2的训练参数量显得更高效也更精准。而且除了Token数量的激增,PaLM2在语料库数据的质量选择上也有很大的提升。作为对比,OpenAI曾经公开ChatGPT的GPT-3的参数量为1750亿,训练量为3000 亿 token;Facebook母公司Meta 在 2 月发布的 LLaMA 大语言模型则接受了 1.4 万亿 token 的训练。谷歌...
横跨机器人、视觉-语言领域的「通才」模型 PaLM-E,全称Pathways Language Model with Embodied,是一种具身视觉语言模型。 它的强大之处在于,能够利用视觉数据来增强其语言处理能力。 当我们训练出最大的视觉语言模型,并与机器人结合后,会发生什么?结果就是PaLM-E,一个 5620亿参数、通用、具身的视觉语言通才——横跨...
IT之家 3 月 8 日消息,周一,来自谷歌和柏林工业大学的一组人工智能研究人员推出了史上最大的视觉语言模型 ——PaLM-E,参数量高达 5620 亿(GPT-3 的参数量为 1750 亿)。 PaLM-E 是迄今为止已知的最大 VLM(视觉语言模型)。作为一种多模态具身 VLM,它不仅可以理解图像,还能理解、生成语言,执行各种复杂的机器...
规模最大的模型“PaLM-E-562B”具有562B个参数,将540B的PaLM和22B的ViT集成在一起,这是目前报道的最大的视觉-语言模型。 模型输入包括视觉、连续状态估计值和文本输入。作者在多个任务(包括顺序机器人操作规划、视觉问答和字幕生成)中进行了端到端的训练,并通过评估表明,其模型能够有效地解决各种推理任务,并且在...
北京时间3月7日,谷歌和柏林工业大学的团队重磅推出了史上最大的视觉语言模型——PaLM-E,参数量高达5620亿(GPT-3的参数量为1750亿)。PaLM-E的应用示意。“PaLM-E是迄今为止已知的最大VLM(视觉语言模型)。我们观察到诸如多模态思维链推理(允许模型分析包括语言和视觉信息的一系列输入),只接受单图像提示训练...