huggingface
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我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
在進入快速增長的 AI 驅動助手世界之前，請閱讀以下來自 OpenAI GPT-4 的分析，該分析探討了與下一代助手相關的成本，這些助手正逐漸偏離免費開源助手的模式：
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PaLM 2 在不同模型大小的下游任務上表現顯著優於 PaLM，PaLM 2 系列中最大的模型 PaLM 2-L 甚至比 PaLM 的最大模型還要小！通過減少操作和並行
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PaLM 2 是一個先進的語言模型，在多語言能力和推理能力方面優於其前身 PaLM，推理能力已成為提高 Transformer 模型能力以減少其缺陷的一個關鍵領域。
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Google AI 的 Pathways Language Model（PaLM）擁有 5400 億個參數，並且是在稍早探討的 Pathways ML 系統上訓練的，P
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Pathways 的創新可以用下圖表示：
當中說明為：
客戶端將程序提交給資源管理器並控制這些程序的執行，當客戶端將程序提交給資源管理器時，資源管理器會為客戶端分配
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PaLM 和 PaLM2 是基於 Pathways 技術構建的，Pathways 是 Google 的一項技術，通過數據並行、模型並行和執行級別並行來提高訓練大型語言模
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本章節將涵蓋以下主題：
Pathways 架構
PaLM 架構
PaLM 2 架構
Google 的 Transformer 驅動的生成人工智慧助手
Gemi
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也許第 7 章《使用 ChatGPT 的生成式 AI 革命》讓我們認為 OpenAI 的 ChatGPT 終結了大型語言模型（LLM）和生成式 AI 的巨大進展，或許像
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在本章中，我們看到 T5 Transformer 模型如何將原始 Transformer 的編碼器和解碼器堆疊的輸入進行了標準化，原始 Transformer 架構中，