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PaLM 540B: El modelo de lenguaje de Google que revolucionó el razonamiento y la codificación
Descubre cómo PaLM 540B de Google estableció nuevos estándares en inteligencia artificial con su capacidad de 540 mil millones de parámetros.
4 de abril de 2022
Model ReleasePaLM
Introducción
PaLM (Pathways Language Model) representa un hito significativo en la evolución de los modelos de lenguaje grandes desarrollados por Google. Lanzado oficialmente el 4 de abril de 2022, este modelo de 540 mil millones de parámetros demostró capacidades sin precedentes en razonamiento matemático, comprensión de código y tareas multilingües. Aunque no es tan conocido como algunos de sus sucesores posteriores, PaLM sentó las bases para muchas de las innovaciones que veríamos en modelos posteriores de Google.
La importancia de PaLM radica en su enfoque pionero del entrenamiento eficiente mediante el uso de múltiples centros de datos y su arquitectura de atención mejorada. Este modelo marcó un antes y un después en la industria al demostrar que los modelos de lenguaje podían superar obstáculos previamente considerados insuperables en comprensión de sentido común, razonamiento lógico y generación de código de alta calidad.
Para los desarrolladores e ingenieros de IA, PaLM representó una ventana hacia el futuro de lo que era posible con modelos de lenguaje escalados. Su lanzamiento coincidió con una explosión de interés en la IA generativa y ayudó a establecer las expectativas para lo que seguiría en la siguiente generación de modelos de lenguaje grandes.
Características Clave y Arquitectura
PaLM se construyó sobre una arquitectura Transformer mejorada que incluye innovaciones clave en mecanismos de atención y procesamiento paralelo. Con 540 mil millones de parámetros, el modelo aprovecha técnicas avanzadas de mezcla de expertos (MoE) para optimizar tanto el rendimiento como la eficiencia computacional. La arquitectura se entrenó utilizando el marco Pathways de Google, que permite el entrenamiento distribuido a través de múltiples centros de datos TPU.
El contexto máximo del modelo fue de aproximadamente 2048 tokens, lo cual era considerable para su época. Las capacidades multimodales estaban presentes en versiones experimentales, aunque no tan desarrolladas como en iteraciones posteriores. La arquitectura incluía mejoras en la atención esparsa y técnicas de regularización que permitieron un entrenamiento más estable y efectivo.
Una característica distintiva fue su enfoque en el razonamiento simbólico y matemático, con especial atención al procesamiento de secuencias complejas. El modelo utilizó técnicas avanzadas de preprocesamiento de datos para mejorar la calidad del corpus de entrenamiento y reducir sesgos inherentes.
- 540 mil millones de parámetros
- Arquitectura Transformer mejorada
- Técnicas de mezcla de expertos (MoE)