譯者 | 李睿

審校 | 重樓

大型語(yǔ)言模型已經(jīng)改變了自然語(yǔ)言處理的格局，提高了人工智能理解和生成類人文本的能力。在這些突破性的進(jìn)展中，路徑語(yǔ)言模型2 (PaLM 2)作為一項(xiàng)非凡的成就脫穎而出，推動(dòng)了語(yǔ)言理解和基于上下文處理的界限。

在這篇完整指南中，深入研究了PaLM 2，探索了其架構(gòu)和功能，以及它用來(lái)實(shí)現(xiàn)前所未有的語(yǔ)言理解的革命性途徑。在其前身PaLM奠定的基礎(chǔ)上，第二次迭代引入了徹底改變自然語(yǔ)言理解的新策略。

以下走上這段啟發(fā)性的旅程，揭開(kāi)PaLM 2的神秘面紗，揭開(kāi)語(yǔ)言建模的未來(lái)。

Palm 2是如何工作的?

為了理解PaLM 2是如何工作的，需要深入研究底層技術(shù)及其組件。以下是概述PaLM 2工作的步驟：

步驟1：數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理

在初始階段，PaLM 2開(kāi)始了數(shù)據(jù)收集之旅，從各種來(lái)源獲取大量多樣的數(shù)據(jù)集。該語(yǔ)料庫(kù)包括來(lái)自書(shū)籍、文章、網(wǎng)站、社交媒體和其他語(yǔ)言資源的文本。

然而，在訓(xùn)練開(kāi)始之前，收集到的數(shù)據(jù)要經(jīng)過(guò)細(xì)致的預(yù)處理。原始文本被清理以消除不相關(guān)的信息、特殊字符和潛在的噪聲。標(biāo)記化將文本分解為更小的單元，例如單詞或子單詞，同時(shí)將文本分解為單個(gè)句子。這一預(yù)處理步驟確保數(shù)據(jù)采用標(biāo)準(zhǔn)化格式，為進(jìn)一步分析做好準(zhǔn)備。

步驟2：Transformer架構(gòu)

PaLM 2建立在革命性的Transformer架構(gòu)的基礎(chǔ)之上。這種架構(gòu)通過(guò)引入自關(guān)注機(jī)制徹底改變了自然語(yǔ)言處理，允許模型更有效地捕獲遠(yuǎn)程依賴關(guān)系和上下文。

自我注意機(jī)制使模型能夠根據(jù)上下文相關(guān)性來(lái)衡量句子中不同單詞的重要性，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)文本的更準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和理解。Transformer架構(gòu)提高了訓(xùn)練效率，并支持并行處理，使其適合于像PaLM 2這樣的大規(guī)模語(yǔ)言模型。

步驟3：在海量數(shù)據(jù)集上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練

有了預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，PaLM 2進(jìn)入無(wú)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練階段。在這個(gè)過(guò)程中，模型學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)句子中缺失的單詞，理解上下文，并生成連貫的文本。預(yù)訓(xùn)練涉及在大量數(shù)據(jù)集上進(jìn)行迭代訓(xùn)練，這將PaLM 2暴露在廣泛的語(yǔ)言模式、結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義中。

隨著語(yǔ)言模型經(jīng)過(guò)多次訓(xùn)練迭代的進(jìn)步，其對(duì)語(yǔ)言的理解也在不斷完善，逐漸精通語(yǔ)言信息的表示，形成有意義的文本表示。

步驟4：微調(diào)特定任務(wù)

雖然預(yù)訓(xùn)練使PaLM 2具有對(duì)語(yǔ)言的廣泛理解，但微調(diào)通過(guò)將模型專門用于特定任務(wù)而進(jìn)一步發(fā)展。微調(diào)通過(guò)訓(xùn)練更小的、針對(duì)特定應(yīng)用的特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集來(lái)縮小模型的焦點(diǎn)。

這些數(shù)據(jù)集可以包含情感分析、問(wèn)答、自然語(yǔ)言理解等等。微調(diào)有助于模型調(diào)整其知識(shí)和專業(yè)知識(shí)，以滿足不同現(xiàn)實(shí)世界語(yǔ)言處理任務(wù)的特定要求，使其在各種上下文中更有價(jià)值和實(shí)用。

步驟5：Palm 2的路徑架構(gòu)

PaLM 2的特點(diǎn)在于其創(chuàng)新的路徑架構(gòu)，這使它有別于傳統(tǒng)的語(yǔ)言模型。與以信息流的單一路徑為特征的傳統(tǒng)模型不同，PaLM 2引入了多個(gè)路徑。每個(gè)途徑專門處理不同類型的語(yǔ)言信息，使模型能夠針對(duì)語(yǔ)言理解的每個(gè)方面開(kāi)發(fā)細(xì)微的和有針對(duì)性的專業(yè)知識(shí)。

步驟6：路徑解耦

PaLM 2的路徑架構(gòu)基于路徑解耦原理。這意味著每個(gè)通路獨(dú)立運(yùn)作，不干擾其他通路的處理。

例如，一種途徑可能側(cè)重于句法結(jié)構(gòu)，分析語(yǔ)法和詞序；而另一種途徑可能強(qiáng)調(diào)文本的語(yǔ)義意義。路徑的解耦使模型能夠?qū)Ｗ⒂谡Z(yǔ)言理解的各個(gè)方面，從而對(duì)輸入文本進(jìn)行更全面的理解。

步驟7：自適應(yīng)計(jì)算

為了保證計(jì)算資源的最優(yōu)利用，PaLM 2采用了自適應(yīng)計(jì)算。在推理過(guò)程中，模型根據(jù)輸入文本的復(fù)雜度動(dòng)態(tài)分配計(jì)算能力。更復(fù)雜的句子或查詢需要額外的處理能力，而PaLM 2可以智能地分配資源以保持效率，同時(shí)提供準(zhǔn)確和及時(shí)的響應(yīng)。

步驟8：途徑交互

雖然這些途徑是獨(dú)立運(yùn)作的，但它們并不是彼此孤立的。Pathways的架構(gòu)允許他們互動(dòng)和交換相關(guān)信息，促進(jìn)全面的語(yǔ)言理解。路徑之間的交互促進(jìn)了交叉學(xué)習(xí)，增強(qiáng)了模型的整體理解能力。

步驟9：主動(dòng)路徑選擇

PaLM 2在推理過(guò)程中采用主動(dòng)路徑選擇來(lái)確定給定輸入的最合適路徑。該模型評(píng)估輸入的語(yǔ)言特征，并選擇最適合處理特定輸入類型的路徑。這種自適應(yīng)選擇過(guò)程確保模型利用其專業(yè)知識(shí)提供最準(zhǔn)確和與上下文相關(guān)的輸出。

步驟10：輸出生成

選定活動(dòng)路徑并處理輸入之后，PaLM 2根據(jù)其設(shè)計(jì)的微調(diào)任務(wù)生成輸出。輸出可以采取各種形式，例如語(yǔ)言完成任務(wù)的預(yù)測(cè)單詞，情感分析的情感分?jǐn)?shù)，或問(wèn)答任務(wù)中問(wèn)題的詳細(xì)答案。

該模型基于其多樣化的訓(xùn)練和微調(diào)經(jīng)驗(yàn)生成輸出的能力顯示了其在解決各種語(yǔ)言處理挑戰(zhàn)方面的多功能性和實(shí)用性。

結(jié)語(yǔ)

Palm 2是人工智能的革命性進(jìn)步，引領(lǐng)了語(yǔ)言理解和生成的新時(shí)代。通過(guò)利用其令人印象深刻的語(yǔ)言表示能力和增強(qiáng)的架構(gòu)，PaLM 2在各種NLP任務(wù)中展示了無(wú)與倫比的性能，超越了其前身和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的模型。

整合新技術(shù)（例如無(wú)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練和多任務(wù)學(xué)習(xí)），使PaLM 2展現(xiàn)出優(yōu)越的適應(yīng)性和泛化能力，使其成為應(yīng)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界挑戰(zhàn)的通用工具。PaLM 2打開(kāi)了一個(gè)可能性的領(lǐng)域。憑借其對(duì)上下文和表達(dá)的強(qiáng)大理解，人們可以期待與人工智能系統(tǒng)進(jìn)行更多類似人類的交互，從而增強(qiáng)自然語(yǔ)言界面并改善用戶體驗(yàn)。

無(wú)論是對(duì)話代理、機(jī)器翻譯還是文本摘要，PaLM 2的能力無(wú)疑將塑造人工智能的未來(lái)。擁抱這項(xiàng)革命性的技術(shù)，并準(zhǔn)備好見(jiàn)證PaLM 2將以令人難以置信的方式重塑人工智能驅(qū)動(dòng)的世界。

原文標(biāo)題：How Does PaLM 2 Work? A Complete Guide，作者：Hiren Dhaduk

鏈接：https://dzone.com/articles/how-does-palm-2-work-a-complete-guide