4）孩子还在成长中：目前提供的 PaLM 2 的多语言能力有限，且提供的 PaLM 2 的推理能力不尽如人意

4）孩子还在成长中：目前提供的PaLM2的多语言能力有限，且提供的PaLM2的推理能力不尽如人意（团队还分别计算了所有模型在仅考虑英语对话和仅考虑非英语对话时的Elo分数，如图3所示。结果在非英语排行榜上，PaLM2排名第16）——————————团队补充的观察1）SmallModers更具有竞争力：团队观察到一些较小的模型，包括vicuna-7B和mpt-7b-chat，在排行榜上取得了高分。与参数翻倍的较大模型相比，这些较小的模型表现优异。他们推测高质量的预训练和微调数据集比模型大小更为关键。而对于更复杂的推理任务或智力问答上，较大的模型仍可能表现更好。因此，在预训练和微调阶段策划时，高质量数据集似乎是在保持模型质量高的同时减小模型大小的关键方法。

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PaLM2，一种新的语言模型，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。PaLM2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。PaLM2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。PaLM2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。PaLM2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。