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...
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 ...
例如在5-shot的MMLU上得分为75.2%。他们也公开发布了Flan-T5检查点，即使与更大的模型（如PaLM 62B...
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。
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。
基础模型是 FLAN-T5 XXL,110 亿个参数 原始案例运行环境g5.2xlarge AWS EC2 Instance,配备一张 NVIDIAA10G显卡 PEFT vs 完全微调 训练大约耗时10小时36分钟,练成本约为13.22美元 FLAN-T5-XXL进行同样时长(10小时)的完全微调,需要8个A100 40GB的GPU,成本约为322美元 ...