近日,谷歌研究者们再一次推进了Instruction Tuning的性能水平,模型模型参数上升至540B,微调任务的数量则高达1800多个,此外他们还采用了最新的Prompting机制——Chain of Thought(CoT),让语言模型有了自我改进的能力。 智源社区邀请了该工作...
调整模型参数:Flan-T5提供了丰富的参数供你调整,如学习率、批次大小等。通过合理调整这些参数,你可以优化模型的训练效果,从而提高其在实战应用中的表现。 监控模型性能:在训练过程中,你需要密切关注Flan-T5的性能变化。通过定期评估模型在验证集上的表现,你可以及时发现问题并进行调整,确保模型始终沿着正确的方向前进。
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...
位于本文中心的最大模型是 PaLM 模型。 该模型的微调版本是 F(ine-tuneed)-lan(gauge)-PaLM 即FlanPaLM,该论文还对从 80M 参数到 11B 参数版本的 T5 模型进行了微调。 Flan Finetuning 任务混合物。 先前的文献表明,增加指令微调中的任务数量可以提高对未见任务的泛化能力。 在本文中,我们通过组合先前工作中的...
Google 在 Hugging Face 上开源了 5 个 FLAN-T5 的 checkpoints,参数量范围从 8000 万 到 110 亿。Scaling Instruction-Finetuned Language Models 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2210.11416.pdf关于 FLAN-T5 的模型筛选结果:https://hf.co/models?other=arxiv:2210.11416 在之前的一篇博文中,我们...
「Flan-T5」是Google最新的一篇工作,通过在超大规模的任务上进行微调,让语言模型具备了极强的泛化性能,做到单个模型就可以在1800多个NLP任务上都能有很好的表现。这意味着模型一旦训练完毕,可以直接在几乎全部的NLP任务上直接使用,实现「One model for ALL tasks」,这就非常有诱惑力!
本文通过基于谷歌Flan-T5大型语言模型的提示选择案例研究指出,在大型语言模型评估中存在不可靠数据;除非清洁测试数据,否则可能会为大型语言模型选择次优提示方案(或通过模型评估做出其他次优选择)。 译者|朱先忠 审校| 重楼 引言 可靠的模型评估是MLOP和LLMops的核心,负责指导关键决策,如部署哪个模型或提示符(以及是否...
此外,通过反转输入-输出对来丰富任务多样性,如在(Sanh等人,2021;Min等人,2022),以及平衡任务源,都被证明对性能至关重要。由此产生的Flan-T5模型在单任务微调中收敛更快,性能比T5模型更高,这表明指令调优模型为下游应用程序提供了更高效的starting checkpoint,证实了Aribandi等人(2021)和Liu等人(2022b)。
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...