Flan-T5-Large和Flan-T5-XL(分别有0.8B和3B的参数)的表现与其他参数明显更多的模型相似,例如GPT-3(175B参数)和Galactica(120B参数) GPT-3需要针对基准任务进行微调,以击败Flan-T5-XL Flan-T5的性能优于PaLM和LLaMA等较新的LLM的较小版本(同时也比其小数倍) 如何在IPU上运行Flan-T5? 您可以在Hugging Face上...
FLAN，由Google发布，是基于指令的微调模型，通过在大量任务上进行微调，显著提高了语言模型的泛化能力，使得一个模型能处理多种NLP任务，被称为"one model for ALL tasks"。Flan-T5在规模和任务多样性上都有显著提升，且在不同评估场景中展现出了优越的性能。LLaMA系列，如LLaMA、Alpaca，关注模型大小和...
论文还展示了 Flan-T5 在单个下游任务上比 T5 需要更少的微调就能更快更高地收敛,从而激励了指令调优模型作为新任务更节省计算资源的起始检查点。论文最后将 Flan 2022 的数据集、模板和方法的集合公开提供,以加速指令调优的研究。 指令调优(instruction tuning)是一种训练大型语言模型(LLMs)的方法,使它们能够根据...
T5，U-PaLM）的表现，无论是在不同的提示设置（例如Zero-shot，Few-shot，CoT）还是在各种评估基准（...
* llama : add inference support and model types for T5 and FLAN-T5 model families * llama : add new API functions to support encoder-decoder models: llama_encode(), llama_model_has_encoder(), llama_model_decoder_start_token() * common, llama-cli, llama-batched : add support for encode...
LIMA使用了一个65B参数的LLaMA语言模型，通过仅在1,000个精心策划的提示和回应上进行标准监督损失的微调...
7.4 Chinese-LLaMA-Alpaca 八、 LLM系列之底座模型对比 上部分详见: 神洛:LLMs模型速览(GPTs、LaMDA、GLM/ChatGLM、PaLM/Flan-PaLM、BLOOM、LLaMA、Alpaca)39 赞同 · 0 评论文章 参考: 《总结从T5、GPT-3、Chinchilla、PaLM、LLaMA、Alpaca等近30个最新模型》 LLaMA、Palm、GLM、BLOOM、GPT模型结构对比 基础模...
Figure 6: Flan-T5经过了SFT,T5-XL则没有经过SFT。可以发现,这两个模型在不同的下游任务上微调,Flan-T5不仅收敛更快,而且性能更好。 What language model architecture and pretraining objective work best for zero-shot generalization? 理解:这里其实肯定了GLM在预训练中单向和双向loss联合训练的方法。像llama其...
预训练：学习并存储世界知识 SFT：激发和引导模型输出知识 RLHF：进一步对齐人类价值观并减少幻觉 那每个...
参考yangjianxin1/Firefly项目和LinkSoul-AI/Chinese-Llama-2-7b项目，一般采用的方式是：在计算loss时，...