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PaLM 2: Le modèle de langage de nouvelle génération de Google
Découvrez les capacités avancées de PaLM 2, le modèle de langage de 340 milliards de paramètres de Google qui alimente Bard et Gemini.
10 mai 2023
Model ReleasePaLM 2
Introduction
PaLM 2, le modèle de langage de pointe de Google, représente une évolution significative dans le paysage des grands modèles linguistiques. Publié le 10 mai 2023, ce modèle de 340 milliards de paramètres est conçu pour surpasser ses prédécesseurs en termes de performances multilingues, de raisonnement logique et de capacité de codage.
Ce modèle sert de fondation au système Gemini, la dernière initiative d'intelligence artificielle de Google visant à rivaliser avec les offres concurrentielles comme GPT-4 d'OpenAI. PaLM 2 marque une étape importante dans la stratégie d'intelligence artificielle de Google, démontrant l'engagement de l'entreprise à innover dans le domaine des modèles de langage.
La sortie de PaLM 2 coïncide avec le lancement amélioré de Bard, l'assistant conversationnel de Google, qui bénéficie désormais des capacités avancées de ce modèle. Cette intégration permet à Bard de répondre à des requêtes plus complexes et de fournir des réponses plus nuancées.
Pour les développeurs et les ingénieurs en IA, PaLM 2 ouvre la voie à de nouvelles applications dans les domaines du traitement du langage naturel, de l'automatisation du code et des systèmes de dialogue avancés.
Caractéristiques clés et architecture
PaLM 2 est un modèle de langage dense de 340 milliards de paramètres, conçu pour optimiser les performances sans sacrifier l'efficacité. L'architecture repose sur une variante améliorée du transformateur, avec des techniques d'attention améliorées et des optimisations spécifiques pour le raisonnement logique.
Le modèle prend en charge plusieurs langues, y compris l'anglais, le français, l'espagnol, le chinois, l'hindi et bien d'autres. Cette approche multilingue permet à PaLM 2 de comprendre et de générer des contenus dans divers contextes culturels et linguistiques.
L'une des innovations majeures de PaLM 2 est son approche hybride combinant des modèles denses et des architectures de type Mixture of Experts (MoE) pour certaines variantes. Cela permet d'améliorer l'efficacité computationnelle tout en maintenant des performances élevées.
Le contexte maximal pris en charge par PaLM 2 est de 8192 tokens, ce qui permet de traiter des documents longs et des conversations étendues sans perte significative de performance.
- 340 milliards de paramètres
- Architecture transformateur améliorée
- Support multilingue avancé
- Contexte maximal de 8192 tokens