【谷歌宣布推出语言模型PaLM 2】

【谷歌宣布推出语言模型PaLM 2】 谷歌宣布推出语言模型PaLM 2，称其可在移动设备上使用。该语言模型在语言和编码上有出色的表现。谷歌CEO讨论新款AI模型Gemini，称公司正打造AI水印以抑制错误信息。谷歌高管称，聊天机器人（ChatBot）Bard的编程能力已经有所改善，Bard现在接入多种编程工具。

【Hayo AI 支持 Google Palm】很高兴的向大家宣布，Google-PaLM2 语言模型的使用权限现已「免费」向所

【Hayo AI 支持 Google Palm】很高兴的向大家宣布，Google-PaLM2 语言模型的使用权限现已「免费」向所有 Hayo AI 用户开放，您可以在 AI Chat 界面切换到该模型。PaLM2是由Google开发的语言模型，它在高级推理任务方面表现出色，包括代码和数学运算、分类和问答、翻译和多语言能力以及自然语言生成等。此外，PaLM2还衍生出了Bard、PaLM API等模型。 关于该模型的更多介绍，您可以参照： 消息来源： via 匿名 标签: #Hayo 频道: @GodlyNews1 投稿: @GodlyNewsBot

今天的大新闻让我们瞥见未来，Google 公布了 PaLM-E 具身语言模型，B 参数，将现实世界的信息通过传感器纳入语言模型，

今天的大新闻让我们瞥见未来，Google 公布了 PaLM-E 具身语言模型，B 参数，将现实世界的信息通过传感器纳入语言模型，让机器人可以连续对物体进行适应性操作。https://palm-e.github.io

Google最新发布PaLM 2，一种新的语言模型，具有更好的多语言和推理能力，同时比其前身PaLM更节省计算资源。

Google最新发布PaLM 2，一种新的语言模型，具有更好的多语言和推理能力，同时比其前身PaLM更节省计算资源。 PaLM 2综合了多项研究进展，包括计算最优的模型和数据规模、更多样化和多语言的数据集、以及更有效的模型架构和目标函数。 PaLM 2在多种任务和能力上达到了最先进的性能，包括语言水平考试、分类和问答、推理、编程、翻译和自然语言生成等。PaLM 2还展示了强大的多语言能力，能够处理数百种语言，并在不同语言之间进行翻译和解释。PaLM 2还考虑了负责任的使用问题，包括推理时控制毒性、减少记忆化、评估潜在的伤害和偏见等。

Google IO 将公布 PaLM 2 大模型

Google IO 将公布 PaLM 2 大模型 Google 将在年度开发者大会 Google I/O 上宣布它的新版通用大语言模型 PaLM 2。 PaLM 是 Google 在 2022 年 4 月宣布的大模型，有 5400 亿参数，Google AI 和 DeepMind 后在此基础上开发了一个用医学数据集微调的版本 Med-PaLM，它是首个在美国医师资格考试中获得及格分的 AI 模型。 在 5 月 10 日周三举行的开发者大会上 Google 宣布的 PaLM 2 将是该公司最先进的大模型，其内部代号为“Unified Language Model（统一语言模型）”，包含逾百种语言，能执行范围广泛编程和数学测试，以及创意写作测试和分析。

Google 重磅： PaLM-E 来了，562B、多模态，打破生物和非生物界限的一大步!

Google 重磅： PaLM-E 来了，562B、多模态，打破生物和非生物界限的一大步! 受到New Bing 和ChatGPT强劲冲击的谷歌， 今天放出了重磅消息。 老规矩， 这则爆炸新闻依然照顾非专业人士的阅读体验。 如果你还没有了解过多模态，这个核心概念。 （强烈推荐优先阅读，这里一篇极简的科普 《像大脑一样学习的多模态》 先快速对比讨论， PaLM-E 和 ChatGPT 有什么异同： - PaLM-E 是5620亿参数的嵌入式语言模型，而ChatGPT是1750亿参数的通用语言模型。 - PaLM-E 可以处理多模态数据，例如声音、图像、文本等，而ChatGPT主要处理文本数据。 - PaLM-E 能够在边缘设备（手机、摄像头等不依赖云）上高效运行，而ChatGPT需要云端计算资源。 多模态为什么很神奇？ 我对多模态的思想给出一个参考的比喻，即它是机器学习进一步地模拟大脑，希望机器像生物一样拥有多感官来整合对世界的认知。 具体来说，PaLM-E 是输入端的数据训练有了维度上的突破， 它可以把连续性的、多维度的观察数据（状态、视觉还有各种探测器）注入模型。全称是 Pathways Lauguage Model， 其中E 代表Embody（具身认知）。 因此， Palm- E 是一个多模态的、 5620 亿参数、通用、具身认知的通才横跨机器人、视觉和语言的LLM。 第一案例：家用机器人的厨房场景 （在随附视频 25秒，左上位置，你看到了厨房的机器人） 你直接想象，你把它买回家！让它自己也通过视觉和语音等方式捕捉来完善整个环境和物件信息，完全个性化、定制化的学习。 任务是这样： 帮我把抽屉里的薯片拿过来！ - 首先，它自己先走抽屉附近 - 然后，打开了最上面第一个抽屉 - 接着把绿色包装的薯片取了出来。 - 它戴着薯片走向你面前。（ Fin） 第二个案例：认知学习，排列组合不同形状和颜色物件 （在随附视频 25秒，右上位置，桌面工作站） 任务是这样：根据颜色分类，并将其放置桌角。