論文の概要: PaLM 2 Technical Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10403v3
• Date: Wed, 13 Sep 2023 20:35:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-15 19:01:55.462948
• Title: PaLM 2 Technical Report
• Title（参考訳）: PaLM 2テクニカルレポート
• Authors: Rohan Anil, Andrew M. Dai, Orhan Firat, Melvin Johnson, Dmitry Lepikhin, Alexandre Passos, Siamak Shakeri, Emanuel Taropa, Paige Bailey, Zhifeng Chen, Eric Chu, Jonathan H. Clark, Laurent El Shafey, Yanping Huang, Kathy Meier-Hellstern, Gaurav Mishra, Erica Moreira, Mark Omernick, Kevin Robinson, Sebastian Ruder, Yi Tay, Kefan Xiao, Yuanzhong Xu, Yujing Zhang, Gustavo Hernandez Abrego, Junwhan Ahn, Jacob Austin, Paul Barham, Jan Botha, James Bradbury, Siddhartha Brahma, Kevin Brooks, Michele Catasta, Yong Cheng, Colin Cherry, Christopher A. Choquette-Choo, Aakanksha Chowdhery, Cl\'ement Crepy, Shachi Dave, Mostafa Dehghani, Sunipa Dev, Jacob Devlin, Mark D\'iaz, Nan Du, Ethan Dyer, Vlad Feinberg, Fangxiaoyu Feng, Vlad Fienber, Markus Freitag, Xavier Garcia, Sebastian Gehrmann, Lucas Gonzalez, Guy Gur-Ari, Steven Hand, Hadi Hashemi, Le Hou, Joshua Howland, Andrea Hu, Jeffrey Hui, Jeremy Hurwitz, Michael Isard, Abe Ittycheriah, Matthew Jagielski, Wenhao Jia, Kathleen Kenealy, Maxim Krikun, Sneha Kudugunta, Chang Lan, Katherine Lee, Benjamin Lee, Eric Li, Music Li, Wei Li, YaGuang Li, Jian Li, Hyeontaek Lim, Hanzhao Lin, Zhongtao Liu, Frederick Liu, Marcello Maggioni, Aroma Mahendru, Joshua Maynez, Vedant Misra, Maysam Moussalem, Zachary Nado, John Nham, Eric Ni, Andrew Nystrom, Alicia Parrish, Marie Pellat, Martin Polacek, Alex Polozov, Reiner Pope, Siyuan Qiao, Emily Reif, Bryan Richter, Parker Riley, Alex Castro Ros, Aurko Roy, Brennan Saeta, Rajkumar Samuel, Renee Shelby, Ambrose Slone, Daniel Smilkov, David R. So, Daniel Sohn, Simon Tokumine, Dasha Valter, Vijay Vasudevan, Kiran Vodrahalli, Xuezhi Wang, Pidong Wang, Zirui Wang, Tao Wang, John Wieting, Yuhuai Wu, Kelvin Xu, Yunhan Xu, Linting Xue, Pengcheng Yin, Jiahui Yu, Qiao Zhang, Steven Zheng, Ce Zheng, Weikang Zhou, Denny Zhou, Slav Petrov, Yonghui Wu
• Abstract要約: PaLM 2は最先端の言語モデルである。 より優れた多言語対応と推論機能を備えている。 計算効率は前任の PaLM よりも高い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 237.84195343548055
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We introduce PaLM 2, a new state-of-the-art language model that has better multilingual and reasoning capabilities and is more compute-efficient than its predecessor PaLM. PaLM 2 is a Transformer-based model trained using a mixture of objectives. Through extensive evaluations on English and multilingual language, and reasoning tasks, we demonstrate that PaLM 2 has significantly improved quality on downstream tasks across different model sizes, while simultaneously exhibiting faster and more efficient inference compared to PaLM. This improved efficiency enables broader deployment while also allowing the model to respond faster, for a more natural pace of interaction. PaLM 2 demonstrates robust reasoning capabilities exemplified by large improvements over PaLM on BIG-Bench and other reasoning tasks. PaLM 2 exhibits stable performance on a suite of responsible AI evaluations, and enables inference-time control over toxicity without additional overhead or impact on other capabilities. Overall, PaLM 2 achieves state-of-the-art performance across a diverse set of tasks and capabilities. When discussing the PaLM 2 family, it is important to distinguish between pre-trained models (of various sizes), fine-tuned variants of these models, and the user-facing products that use these models. In particular, user-facing products typically include additional pre- and post-processing steps. Additionally, the underlying models may evolve over time. Therefore, one should not expect the performance of user-facing products to exactly match the results reported in this report.
• Abstract（参考訳）: マルチ言語と推論能力が向上し,従来のPaLMよりも計算効率がよい,最先端の言語モデルであるPaLM 2を紹介する。 PaLM 2はトランスフォーマーベースのモデルであり、目的の混合を用いて訓練されている。 英語と多言語言語に関する広範囲な評価と推論タスクを通じて、PaLM 2は、異なるモデルサイズで下流タスクの品質を大幅に向上し、同時に、PaLMと比較してより高速かつ効率的に推論できることを示した。 この改善された効率により、より広範なデプロイメントが可能になると同時に、モデルがより自然なインタラクションのペースで、より高速に応答できるようになる。 PaLM 2は、BIG-Benchや他の推論タスク上でのPaLMに対する大幅な改善によって実証された堅牢な推論機能を示している。 PaLM 2は、責任あるAI評価スイート上で安定したパフォーマンスを示し、追加のオーバーヘッドや他の機能への影響なしに毒性に対する推論時間制御を可能にする。 全体として、PaLM 2は様々なタスクと能力のセットで最先端のパフォーマンスを達成する。 PaLM 2ファミリーを論じる際には、(様々なサイズの)事前訓練されたモデルと、これらのモデルの微調整されたバリエーションと、これらのモデルを使用するユーザ向け製品とを区別することが重要である。 特に、ユーザー向け製品には、通常、前処理と後処理のステップが追加される。 さらに、基礎となるモデルは時間とともに進化する可能性がある。 したがって、このレポートで報告された結果に正確に適合するユーザ向け製品の性能を期待するべきではない。

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