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palm|前沿科技-GoogleAI發(fā)布超級語言模型(PaLM)擴展到5400億參數(shù)！

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【palm|前沿科技-GoogleAI發(fā)布超級語言模型(PaLM)擴展到5400億參數(shù)！】近年來 ， 為語言理解和生成而訓練的大型神經(jīng)網(wǎng)絡在廣泛的任務中取得了令人矚目的成果 。 GPT-3首先表明 ， 大型語言模型(LLM)可用于小樣本學習 ， 并且無需大規(guī)模特定任務的數(shù)據(jù)集或模型參數(shù)更新即可取得令人印象深刻的結(jié)果 。 最近的LLM ， 例如GLaM、LaMDA、Gopher和Megatron-TuringNLG ， 通過縮放模型大小、使用稀疏激活的模塊以及在來自更多不同來源的更大數(shù)據(jù)集上進行訓練 ， 在許多任務上取得了最先進的少樣本結(jié)果 。 然而 ， 當我們突破模型規(guī)模的極限時 ， 在理解小樣本學習中出現(xiàn)的能力方面還有很多工作要做 。

2021年 ， GoogleResearch宣布了對Pathways的期待 ， 這是一個可以跨領域和任務泛化的單一模型 。 實現(xiàn)這一愿景的重要里程碑是開發(fā)新的Pathways系統(tǒng)來協(xié)調(diào)加速器的分布式計算 。 在“PaLM:ScalingLanguageModelingwithPathways”這篇學術論文中 ， GoogleAI介紹了Pathways語言模型(PaLM) ， 這是一個使用Pathways系統(tǒng)訓練的5400億參數(shù)、密集解碼器的Transformer模型 ， 它使我們能夠有效地訓練一個模型并跨越多個TPU 。 GoogleAI在數(shù)百個語言理解和生成任務上對PaLM進行了評估 ， 發(fā)現(xiàn)它在大多數(shù)任務中實現(xiàn)了最先進的小樣本性能 ， 在許多情況下都有顯著的優(yōu)勢 。

隨著模型規(guī)模的增加跨任務性能提高 ， 同時也解鎖了新功能
PathwaysPathways系統(tǒng)通過PaLM訓練的5400億參數(shù)語言模型進行了首次大規(guī)模使用演示 ， 訓練任務成功擴展到6144個芯片上 ， 這是迄今為止用于訓練的最大基于TPU的系統(tǒng)配置 。 使用Pod級別的數(shù)據(jù)通過兩個CloudTPUv4并行進行擴展訓練 ， 同時在每個Pod內(nèi)使用標準數(shù)據(jù)和模型進行計算 。 相對于大多數(shù)傳統(tǒng)的LLM模型 ， 在規(guī)模上有著顯著的增加 ， 之前的LLM模型要么在單個TPUv3Pod上進行訓練（例如GLaM、LaMDA） ， 要么使用并行的GPU集群擴展到2240個A100GPU（Megatron-TuringNLG）訓練或使用多個TPUv3最大規(guī)模為4096個TPUv3的芯片進行訓練 。

PaLM實現(xiàn)了57.8%的FLOP硬件訓練效率 ， 這是該規(guī)模的LLM所達到的最高水平 。 由于采用并行策略和Transformer相結(jié)合的新構(gòu)架 ， 允許并行計算注意力和前饋層 ， 從而實現(xiàn)TPU編譯器優(yōu)化加速 。 PaLM使用英語和多語言數(shù)據(jù)集進行訓練 ， 這些數(shù)據(jù)集包括高質(zhì)量的網(wǎng)絡文檔、書籍、維基百科、對話和GitHub代碼 。 為此 ， GoogleAI還創(chuàng)建了一個“無損”詞匯表 ， 保留所有空格（對代碼尤其重要） ， 將詞匯表外的Unicode字符拆分為字節(jié) ， 并將數(shù)字拆分為單獨的標記 ， 每個數(shù)字一個 。
語言、推理和代碼任務PaLM在許多非常困難的任務上表現(xiàn)出突破性的能力 。 GoogleAI重點介紹了語言理解和生成、推理以及與代碼相關的任務示例：

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