令人惊讶的是,只有 T5-Small 似乎在 1836 个任务之前超过了其 Held-Out 任务性能,而较大的模型尺寸则继续改进。这些结果表明 (a) 即使 T5-Base 也可能没有耗尽其处理数千个任务的能力,(b) 最大的 LM 可以从数千个任务中受益,以提高Held-In和Held-Out的性能。 4、Task Enrichment with Input Inversion 5...
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 ...
T5，U-PaLM）的表现，无论是在不同的提示设置（例如Zero-shot，Few-shot，CoT）还是在各种评估基准（...
(3) building better base models and instruction-tuning data is required to close the gap (预训练...
参考: - 《总结从T5、GPT-3、Chinchilla、PaLM、LLaMA、Alpaca等近30个最新模型》 - LLaMA、Palm、GLM、BLOOM、GPT模型结构对比最佳阅读体验请点击 LLMs模型速览(GPTs、LaMDA、GLM/ChatGLM、PaLM/Flan-PaLM、BLOO…
还有一个就是多轮prompt和单轮prompt怎么构造的问题？好多模型训练方式不统一 包括指令数据形式有所不同...
如果我没记的话，这两篇paper的evaluation metrics是不一样的吧，flan偏向于traditional nlp tasks，lima...
Kaggle mirror of HuggingFace veersion of model google/flan-t5-base
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 ...