論文の概要: PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02311v2
• Date: Thu, 7 Apr 2022 16:38:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-08 12:19:57.622731
• Title: PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways
• Title（参考訳）: PaLM: パスによる言語モデリングのスケールアップ
• Authors: Aakanksha Chowdhery, Sharan Narang, Jacob Devlin, Maarten Bosma, Gaurav Mishra, Adam Roberts, Paul Barham, Hyung Won Chung, Charles Sutton, Sebastian Gehrmann, Parker Schuh, Kensen Shi, Sasha Tsvyashchenko, Joshua Maynez, Abhishek Rao, Parker Barnes, Yi Tay, Noam Shazeer, Vinodkumar Prabhakaran, Emily Reif, Nan Du, Ben Hutchinson, Reiner Pope, James Bradbury, Jacob Austin, Michael Isard, Guy Gur-Ari, Pengcheng Yin, Toju Duke, Anselm Levskaya, Sanjay Ghemawat, Sunipa Dev, Henryk Michalewski, Xavier Garcia, Vedant Misra, Kevin Robinson, Liam Fedus, Denny Zhou, Daphne Ippolito, David Luan, Hyeontaek Lim, Barret Zoph, Alexander Spiridonov, Ryan Sepassi, David Dohan, Shivani Agrawal, Mark Omernick, Andrew M. Dai, Thanumalayan Sankaranarayana Pillai, Marie Pellat, Aitor Lewkowycz, Erica Moreira, Rewon Child, Oleksandr Polozov, Katherine Lee, Zongwei Zhou, Xuezhi Wang, Brennan Saeta, Mark Diaz, Orhan Firat, Michele Catasta, Jason Wei, Kathy Meier-Hellstern, Douglas Eck, Jeff Dean, Slav Petrov, Noah Fiedel
• Abstract要約: 我々は,パスウェイズ言語モデル PaLM と呼ばれるトランスフォーマー言語モデルを用いて,540ビリオンのパラメータを訓練した。 我々はPathwaysという新しいMLシステムを用いて,6144 TPU v4チップ上でPaLMをトレーニングした。 数百の言語理解および生成ベンチマーク上で、最先端の数発の学習結果を達成し、スケーリングの継続的なメリットを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 180.69584031908113
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models have been shown to achieve remarkable performance across a variety of natural language tasks using few-shot learning, which drastically reduces the number of task-specific training examples needed to adapt the model to a particular application. To further our understanding of the impact of scale on few-shot learning, we trained a 540-billion parameter, densely activated, Transformer language model, which we call Pathways Language Model PaLM. We trained PaLM on 6144 TPU v4 chips using Pathways, a new ML system which enables highly efficient training across multiple TPU Pods. We demonstrate continued benefits of scaling by achieving state-of-the-art few-shot learning results on hundreds of language understanding and generation benchmarks. On a number of these tasks, PaLM 540B achieves breakthrough performance, outperforming the finetuned state-of-the-art on a suite of multi-step reasoning tasks, and outperforming average human performance on the recently released BIG-bench benchmark. A significant number of BIG-bench tasks showed discontinuous improvements from model scale, meaning that performance steeply increased as we scaled to our largest model. PaLM also has strong capabilities in multilingual tasks and source code generation, which we demonstrate on a wide array of benchmarks. We additionally provide a comprehensive analysis on bias and toxicity, and study the extent of training data memorization with respect to model scale. Finally, we discuss the ethical considerations related to large language models and discuss potential mitigation strategies.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルでは、わずかな学習でさまざまな自然言語タスクで顕著なパフォーマンスを実現することが示されており、特定のアプリケーションにモデルを適用するのに必要なタスク固有のトレーニング例の数を劇的に削減している。 そこで我々は,Pathways Language Model PaLM(パスウェイズ言語モデルPaLM)と呼ばれる,高密度に活性化されたトランスフォーマー言語モデルである540ビリオンパラメータを訓練した。 我々はPathwaysという新しいMLシステムを用いて,6144 TPU v4チップ上でPaLMをトレーニングした。 数百の言語理解および生成ベンチマーク上で、最先端の数発の学習結果を達成し、スケーリングの継続的なメリットを示す。 これらのタスクで、palm 540bは画期的なパフォーマンスを達成し、マルチステップ推論タスクのスイートで最先端を上回り、最近リリースされたbig-benchベンチマークで平均的なヒューマンパフォーマンスを上回った。 かなりの数のBIG-benchタスクでは、モデルスケールから不連続な改善が見られたため、我々の最大のモデルにスケールするにつれて、性能が急激に向上した。 PaLMはまた、多言語タスクやソースコード生成において強力な能力を持ち、幅広いベンチマークで示しています。 さらに,バイアスと毒性に関する総合的な分析を行い,モデルスケールに関するデータ記憶の訓練の程度について検討した。 最後に,大規模言語モデルに関する倫理的考察を議論し,潜在的な緩和戦略について論じる。

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