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...
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...
为了帮助大家更好地掌握和使用Flan-T5,本文特意整理了一份操作手册,让你即学即用,轻松驾驭这一强大工具。 一、安装与配置 首先,我们需要从官方网站下载Flan-T5的安装包,并根据自己的操作系统选择相应的版本。安装过程中,请务必按照提示操作,确保每一步都正确无误。 安装完成后,我们需要对Flan-T5进行基本的配置。
「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...
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...
本篇实战指南将为你详细剖析Flan-T5的使用方法,帮助你快速上手,成为AI领域的高手。 一、Flan-T5简介 Flan-T5是一个基于Transformer的大型自然语言处理模型,具备强大的文本生成、语义理解等能力。它通过对大量文本数据进行学习,能够捕捉到丰富的语言特征,从而实现高效的自然语言处理任务。 二、Flan-T5核心原理 Flan-...
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。
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...
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...
ds_flan_t5_z3_offload_bf16.json 你可以根据你的运行环境选择,例如如果在 NVIDIA V100s 上运行,你就不能使用带bf16的配置,因为 V100 不支持bfloat16数据类型。 在微调T5模型时,不能使用fp16,因为它会导致精度溢出问题,参见问题 #4586,#10830,和拉取请求 #10956 ...