上周四，在 2023 谷歌 I/O 大會(huì)上，谷歌 CEO 皮查伊宣布推出對標(biāo) GPT-4 的大模型 PaLM 2，并正式發(fā)布預(yù)覽版本，改進(jìn)了數(shù)學(xué)、代碼、推理、多語言翻譯和自然語言生成能力。

PaLM 2 模型提供了不同尺寸規(guī)模的四個(gè)版本，從小到大依次為 Gecko、Otter、Bison 和 Unicorn，更易于針對各種用例進(jìn)行部署。其中輕量級的 Gecko 模型可以在移動(dòng)設(shè)備上運(yùn)行，速度非?？?，不聯(lián)網(wǎng)也能在設(shè)備上運(yùn)行出色的交互式應(yīng)用程序。

不過會(huì)上，谷歌并沒有給出有關(guān) PaLM 2 的具體技術(shù)細(xì)節(jié)，只說明了它是構(gòu)建在谷歌最新 JAX 和 TPU v4 之上。

昨日，據(jù)外媒 CNBC 看到的內(nèi)部文件稱，PaLM 2 是在 3.6 萬億個(gè) token 上訓(xùn)練。作為對比，上代 PaLM 接受了 7800 億 token 的訓(xùn)練。

此外，谷歌之前表示 PaLM 2 比以前的 LLM 規(guī)模更小，這意味著在完成更復(fù)雜任務(wù)的同時(shí)變得更加高效。這一點(diǎn)也在內(nèi)部文件中得到了驗(yàn)證，PaLM 2 的訓(xùn)練參數(shù)量為 3400 億，遠(yuǎn)小于 PaLM 的 5400 億。

PaLM 2 的訓(xùn)練 token 和參數(shù)量與其他家的 LLM 相比如何呢？作為對比，Meta 在 2 月發(fā)布的 LLaMA 接受了 1.4 萬億 token 的訓(xùn)練。OpenAI 1750 億參數(shù)的 GPT-3 是在 3000 億 token 上訓(xùn)練的。

雖然谷歌一直渴望展示其 AI 技術(shù)的強(qiáng)大能力以及如何嵌入到搜索、電子郵件、文件處理和電子表格中，但也不愿公布其訓(xùn)練數(shù)據(jù)的大小或其他細(xì)節(jié)。其實(shí)這樣做的不只谷歌一家，OpenAI 也緘口不言其最新多模態(tài)大模型 GPT-4 的細(xì)節(jié)。他們都表示不披露細(xì)節(jié)是源于業(yè)務(wù)的競爭屬性。

不過，隨著 AI 軍備競賽的持續(xù)升溫，研究界越來越要求提高透明度。并且在前段時(shí)間泄露的一份谷歌內(nèi)部文件中，谷歌內(nèi)部研究人員表達(dá)了這樣一種觀點(diǎn)：雖然表面看起來 OpenAI 和谷歌在 AI 大模型上你追我趕，但真正的贏家未必會(huì)從這兩家中產(chǎn)生，因?yàn)榈谌搅α俊搁_源」正在悄然崛起。

目前，這份內(nèi)部文件的真實(shí)性尚未得到驗(yàn)證，谷歌也并未對相關(guān)內(nèi)容置評。

網(wǎng)友評論

在官宣 PaLM 2 之初，就有網(wǎng)友根據(jù) Chinchilla 定律預(yù)測其參數(shù)量，ta 預(yù)測 PaLM 2 模型家族的參數(shù)結(jié)果為 80B / 90B / 100B 不等，和這次爆料的 340B 還是差距很大的。

還有人對 PaLM 2 的訓(xùn)練成本進(jìn)行了一波預(yù)測，根據(jù)歷代大模型的發(fā)展來看，這位網(wǎng)友表示，打造 PaLM 2 需要耗資 1 億美元。

PaLM 2 參數(shù)都泄密了，可以試著推測 Bard 了，這位網(wǎng)友表示：

隨著 PaLM 2 token 數(shù)的泄露，網(wǎng)友不禁疑問，在 AGI 到來之前，多少 token 才能迎來一次大轉(zhuǎn)折？