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智能和自然语言处理技术向前迈出的重要一步。它经过不同数据集的训练，可以轻松处理编码、分类和翻译等复杂的推理任务。

PaLM 2是PaLM的增强版，可用于研究并与产品应用集成。

PaLM 最佳功能
借助 PaLM 卓越的语言理解能力，更精确地执行复杂任务
使用 PaLM（基于 Google 的 Pathways 系统）更灵活、更高效地扩展，无需为每个任务使用特定模型
使用单个 PaLM 模型实例降低操作复杂性并同时完成多个任务
在需要逻辑推理、解决问题和决策的情况下发挥你卓越的推理能力
PaLM 限制
与其他大型模型一样，PaLM 需要大量计算资源来进行训练和推理，这给较小的实体或个人开发人员带来了障碍。
将 PaLM 与遗留技术集成可能很复杂，并且需要大量的开发工作
由于它是一种非常先进的新模型，PaLM 的可访问性 土耳其数据 仅限于具有兼容性所需的基础设施和预算的组织。
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PalLM 评级和评论
G2：不可用
卡普特拉：不可用
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3.伯特
伯特

来自 google Research BERT（来自 Transformers 的双向编码器表示）是 Google 开发的用于自然语言处理 (NLP) 的机器学习 (ML) 模型。

它是一种双向（可以从左侧和右侧解析文本）和无监督语言渲染算法，可以分析大量数据集并轻松训练机器学习模型。

您可以将 BERT 用于翻译、句子分类和情感分析等 NLP 任务。