我们也测试了T5、PaLM系列模型的结果,T5是编码器-解码器架构,PaLM的一个解码器架构,加上我们的指令微调方式后效果都有提升。 最终,我们想说明的是我们应该永远都微调一个模型,而不是用一个预训练的模型做Prompt工程。微调模型用到的...
在训练初期,可以设置较大的学习率以加速收敛;随着训练的进行,逐渐减小学习率以精细调整模型参数。这种动态调整学习率的方法可以帮助模型更好地适应训练过程的变化。 四、总结与展望 本文介绍了Flan-T5的一些高级技巧,包括模型优化、数据预处理和训练策略等方面。这些技巧可以帮助你更好地掌握和应用Flan-T5,提升模型性能...
Flan-T5在MMLU、BBH和MGSM中的表现比T5好2倍 在TyDiQA中,我们甚至看到了新能力的出现 Flan-T5-Large比以前所有的T5变体(甚至XXL)都要好 这意味着Flan-T5是一个非常强大的模型,和您所知道的T5可能完全不同。现在,让我们看看Flan-T5-Large和Flan-T5-XL与MMLU基准中的其他模型相比如何: 部分MMLU排行榜来自Paper...
这里的Flan指的是(Instruction finetuning),即"基于指令的微调";T5是2019年Google发布的一个语言模型了。注意这里的语言模型可以进行任意的替换(需要有Decoder部分,所以「不包括BERT这类纯Encoder语言模型」),论文的核心贡献是提出一套多任务的微调方案(Flan),来极大提升语言模型的泛化性。 Flat 例如下面文章中的例子,...
T5 是一种基于 Transformer 的序列到序列模型,可以用于多种 NLP 任务。T5 有不同大小的版本,从小型(60M参数)到XXL型(11B参数)。T5 使用 C4 语料库进行预训练,然后可以在特定的任务上进行微调或指令调优。 Flan 是一种基于 T5 的指令调优模型,它使用了 1800+个不同来源和类型的 NLP 任务进行训练,包括 Flan...
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...
这些设计组件在第2节中概述:(I)在训练中使用混合的zero-shot、few-shot和cot(第3.2节),(II)将t5大小的模型缩放到1800多个任务(第3.3节),(III)用输入反转丰富任务(第3.4节),以及(IV)平衡这些任务混合(第3.5节)。在3.1节中,我们首先测量每个组件的值,并将最终模型与替代指令调优集合(及其方法)进行比较。
配置模型参数:根据实际需求,调整学习率、批次大小等参数。 启动文本生成:将准备好的语料输入Flan-T5模型,开始文本生成过程。 结果筛选与优化:从生成的文本中筛选出符合要求的优质文案,并根据需要进行微调与优化。 通过以上步骤,我们便可以轻松利用Flan-T5生成高质量的科技产品宣传文案。 五、结语 本文围绕Flan-T5的使用...
例如在5-shot的MMLU上得分为75.2%。他们也公开发布了Flan-T5检查点,即使与更大的模型(如PaLM 62B...