T5模型 论文:《Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer》 链接:arxiv.org/abs/1910.1068 创新点 T5(Text-to-Text Transfer Transformer)模型由Google Research团队于2019年提出,其主要创新在于: 将多种NL
T5架构 特点: 文本到文本的转换框架:T5模型将所有NLP任务视为文本到文本的转换问题,无论是翻译、摘要还是问答,均通过统一的模型架构处理。这一特性简化了不同任务之间的迁移学习过程,提高了模型的通用性。 大规模预训练:T5使用大规模文本数据进行预训练,通过自监督学习方式提升模型的语言理解能力。 优点: 通用性强:...
对于需要进行Conditional Generation任务的开发者来说,选择合适的模型至关重要。如果任务对生成效率和效果有较高要求,建议优先考虑使用encoder-decoder结构的模型,如T5。当然,随着技术的不断发展,未来可能会有更多更优秀的模型出现,我们也需要保持关注并适时更新自己的技术栈。 综上所述,decoder-only的GPT模型在Conditional...
所有任务都被构建为序列到序列的任务,其中采用 encoder-decoder 架构是很自然的。例如,对于文本分类问题,这意味着文本用作encoder 输入,并且 decoder 必须将标签生成为普通文本而不是类别。T5 架构采用原有的 Transformer 架构。使用大型爬网 C4 数据集,通过将所有这些任务转换为文本到文本任务,使用 MLM 以及 SuperGLUE...
绿色分支,Encoder-decoder框架,典型代表如T5和GLM等 蓝色分支,Decoder-only框架(也叫Auto-Regressive),典型代表如GPT系列/LLaMa/PaLM等 Harnessing the Power of LLMs in Practice 刚听这三种框架名称可能会有点懵逼,不用担心,先感性认识一下。如下所示
T5 模型通过将所有 NLU 和 NLG 任务转换为文本到文本任务来统一它们。所有任务都被构建为序列到序列的任务,其中采用 encoder-decoder 架构是很自然的。例如,对于文本分类问题,这意味着文本用作encoder 输入,并且 decoder 必须将标签生成为普通文本而不是类别。T5 架构采用原有的 Transformer 架构。使用大型爬网 C4 数...
受T5(Text-ToText Transfer Transformer)在预训练自然语言处理模型方面的成功启发,我们提出了一个统一模态 SpeechT5 框架,该框架探索了编码器解码器预训练以进行自监督语音/文本表示学习。 SpeechT5 框架由一个共享的编码器-解码器网络和六个特定于模态(语音/文本)的前/后网络组成。通过前置网络对输入的语音/文本进行...
I added a branch with my T5 implementation: https://github.com/fairydreaming/llama.cpp/tree/t5 This is still a work in progress. For now I modified main.cpp to include llama_encode() call and pass computed encoder embeddings to llama_decode(), so you can test it with llama-cli command...
Motivated by the success of T5 (Text-To-Text Transfer Transformer) in pre-trained natural language processing models, we propose a unified-modal SpeechT5 framework that explores the encoder-decoder pre-training for self-supervised speech/text representation learning. ...
在这项工作中,我们提出了CodeT5,一个预先训练的编码器-解码器模型,它考虑了代码中的令牌类型信息。 模型框架基于T5,此外,我们提出在代码中利用developer设计的标识符。为了融合这种特定于代码的知识,我们提出了一种新的标识符感知目标函数,它训练模型来区分哪些令牌是标识符,并在它们被屏蔽时恢复它们。 另外,我们还...