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-...
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。 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...
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。 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...
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:...
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。
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...
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...
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。
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...
论文还展示了 Flan-T5 在单个下游任务上比 T5 需要更少的微调就能更快更高地收敛,从而激励了指令调优模型作为新任务更节省计算资源的起始检查点。论文最后将 Flan 2022 的数据集、模板和方法的集合公开提供,以加速指令调优的研究。 指令调优(instruction tuning)是一种训练大型语言模型(LLMs)的方法,使它们能够根据...