在之前的一篇博文中，我们已经学习了如何 针对聊天对话数据摘要生成任务微调 FLAN-T5，那时我们使用的是 Base (250M 参数) 模型。本文，我们将研究如何将训练从 Base 扩展到 XL (30 亿参数) 或 XXL (110 亿参数)。针对聊天对话数据摘要生成任务微调 FLAN-T5 指南:https://www.philschmid.de/fine-tune-flan-...
deepspeed --num_gpus=8 scripts/run_seq2seq_deepspeed.py --model_id google/flan-t5-xxl --dataset_path data --epochs 3 --per_device_train_batch_size 8 --per_device_eval_batch_size 8 --generation_max_length 129 --lr 1e-4 --deepspeed configs/ds_flan_t5_z3_config_bf16.json DeepSpe...
在之前的一篇博文中,我们已经学习了如何针对聊天对话数据摘要生成任务微调 FLAN-T5,那时我们使用的是Base (250M 参数)模型。本文,我们将研究如何将训练从 Base 扩展到XL (30 亿参数)或XXL (110 亿参数)。 这意味着我们将学习如何利用模型并行、多 GPU 以及DeepSpeed ZeRO来微调 FLAN-T5 XL 和 XXL。 除了作为...
dataset=load_dataset(dataset_id,name=dataset_config)# Load tokenizerofFLAN-t5-base tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)print(f"Train dataset size: {len(dataset['train'])}")print(f"Test dataset size: {len(dataset['test'])}")# Train dataset size:287113# Test dataset size:11490...
fromtransformersimportAutoTokenizerimportnumpyasnp# Load dataset from the hubdataset = load_dataset(dataset_id,name=dataset_config)# Load tokenizer of FLAN-t5-basetokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)print(f"Train dataset size:{len(dataset['train'])}")print(f"Test dataset size:{le...
Base (250M 参数) 模型:https://hf.co/google/flan-t5-base XL (30 亿参数) 模型:https://hf.co/google/flan-t5-xl XXL (110 亿参数) 模型:https://hf.co/google/flan-t5-xxl 这意味着我们将学习如何利用模型并行、多 GPU 以及 DeepSpeed ZeRO 来微调 FLAN-T5 XL 和 XXL。 DeepSpeed ZeRO 链接:...
An NVIDIA A100 GPU is being used for this experimentation, and thegoogle/flan-t5-basemodel will strike a balance between computational efficiency and performance compatibility. Model and Tokenizer initialization The following three instructions are required to create the model. ...
一、Flan-T5简介 Flan-T5是一个基于Transformer的NLP模型,具有强大的文本生成和理解能力。它通过对大量文本数据进行学习,可以完成多种NLP任务,包括文本分类、实体识别、问答系统等。Flan-T5的独特之处在于其灵活的模型结构和高效的训练方式,使得它在处理复杂NLP问题时表现出色。 二、Flan-T5环境搭建 在使用Flan-T5之前...
这里的语言模型是指 T5-LM 这种预训练的语言模型,有 Small, Base, Large, XL, XXL 五种规模。这里的任务是指 Flan 2022 的数据集中的不同任务,每个任务都有一个或多个输入模板,即指示语言模型如何完成任务的方式。图 4 分为左右两部分,左边是Held-In 任务的性能,右边是 Held-Out 任务的性能。Held-In ...
flan-t5-base arrow_right folder .git insert_drive_file .gitattributes article README.md config.json insert_drive_file flax_model.msgpack generation_config.json insert_drive_file model.safetensors insert_drive_file pytorch_model.bin special_tokens_map.json ...