Flan-T5 是一种基于 T5 架构的预训练语言模型。T5(Text-To-Text Transfer Transformer)是由 Google 提出的统一文本到文本的传输模型架构,通过大量的文本数据进行预训练,并且在多个下游任务中表现出色。Flan-T5 进一步在 T5 的基础上,通过指令调优(instruction tuning)和其他改进,增强了模型在各种任务上的性能。 1.1 ...
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! 这里的Flan 指的是(Instruction finetuning...
「模型」: https://huggingface.co/google/flan-t5-xxl 1. Flan-T5是什么 「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...
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! 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...
第三步,T5 模型微调:QLoRA + bnb int-8 具体来说,除了LoRA技术外,这里我们还用bitsandbytes的LLM.int8()对我们冻结的LLM进行int8量化。这使我们能够将FLAN-T5 XXL所需的内存减少大约4倍。 训练的第一步是加载模型。 我们将使用philschmid/flan-t5-xxl-sharded-fp16,这是google/flan-t5-xxl的一个分片版本...
在自然语言处理(NLP)领域,T5(Text-to-Text Transfer Transformer)作为一种强大的文本到文本的传输Transformer模型,自其诞生以来就备受关注。T5的核心思想是通过将各种NLP任务转化为文本生成任务,利用统一的模型架构和训练策略,实现对不同任务的泛化能力。这一创新不仅简化了模型训练的复杂性,还显著提高了模型在各种任务上...
Flan-T5不仅支持文本分类、生成、摘要等多种NLP任务,还具备很好的零样本学习能力,能够轻松应对新任务和新领域。 二、安装与配置 在使用Flan-T5之前,你需要确保已经安装了相应的Python环境和依赖库。以下是安装与配置的基本步骤: 安装Python:确保你的系统中已经安装了Python,并配置好了环境变量。建议使用Python 3.7或...
FLAN-T5 由很多各种各样的任务微调而得,因此,简单来讲,它就是个方方面面都更优的 T5 模型。相同参数量的条件下,FLAN-T5 的性能相比 T5 而言有两位数的提高。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。
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(model_name) 三、微调模型接下来,我们将使用 DeepSpeed 来加速微调过程。首先,我们需要创建一个 DeepSpeedEngine 对象,并将其包装在我们的模型对象中: dse_engine = DeepSpeedEngine(model) 然后,我们可以使用标准的 Hugging Face 🤗 Transformers API 来定义微调数据加载器、...
huggingface链接:https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/flan-t5 本文分析了使用“指令数据”对语言模型进行微调所带来的改进,涉及缩放 :1)增加微调任务,2) 增大模型大小,以及 (3) 添加思维链数据。Google 研究人员2022年10月发布了这篇论文,我们今天将对这篇文章重新阅读,本篇论文分析了如何指令微调...