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-t5Base (250M 参数) 模型:https://hf.co/google/flan-t5-baseXL (30 亿参数) 模型:https://hf.co/google/flan-t5-xlXXL (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...
LLMs chatglm.sh flan-t5-base.sh flan-t5-small.sh llama.sh chatglm docs evaluate flan-t5 llama logs output README.md data_sampling.py env_init.sh requirements.txt Breadcrumbs LLMParser /LLMs / flan-t5-base.sh Latest commit zeyang919 init da353f7· Jan 10, 2024 HistoryHistory File me...
FlanT5-small,参数量约8000万 PaLM 8B,参数量80亿 PaLM 62B,参数量620亿 PaLM 540B,参数量5400亿 ...
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。 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)。
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。
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。
Base (250M 参数) 模型: https:///google/flan-t5-base XL (30 亿参数) 模型: https:///google/flan-t5-xl XXL (110 亿参数) 模型: https:///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。
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。
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。
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。