Flan-T5-Large和Flan-T5-XL(分别有0.8B和3B的参数)的表现与其他参数明显更多的模型相似,例如GPT-3(175B参数)和Galactica(120B参数) GPT-3需要针对基准任务进行微调,以击败Flan-T5-XL Flan-T5的性能优于PaLM和LLaMA等较新的LLM的较小版本(同时也比其小数倍) 如何在IPU上运行Flan-T5? 您可以在Hugging Face上...
方法消融(顶部)显示每种方法对于 Flan-T5 XL 的重要性 Collection Ablations(底部)将 Flan-T5 XL 与在其他指令调优集合上进行微调的 T5-XL 进行评估:FLAN 2021、P3++ 和 Super-Natural 指令。 Flan 2022 - Next Best T5-XL 显示了 Flan-T5 XL 相对于另一个系列中微调的次佳 T5-XL(相对尺寸)的改进。 ...
在论文中,Flan-T5 在多个方面推进了指令微调: 1.扩展性研究:研究表明,指令微调在任务数量和模型大小上的扩展性良好。这表明未来的研究应进一步扩大任务数量和模型大小。 2.推理能力的增强:通过在微调过程中加入链式思维(Chain-of-Thought, CoT)数据,显著改善了模型的推理能力。在微调混合中仅加入九个CoT数据集,就能...
同时,曦灵数字人还可以利用T5/FLAN-T5模型的强大能力,进行文本生成、摘要生成等任务,为用户提供更加智能化和个性化的服务体验。 六、总结 T5/FLAN-T5作为自然语言处理领域的重要模型,凭借其强大的泛化能力和指令微调的优势,在各种NLP任务上取得了卓越的性能表现。通过深入了解T5/FLAN-T5的架构、训练策略以及应用方法,...
tensorflow Flan-T5-XXL“问答”任务得分低且答案错误**Pre/Script：**这更像是一个科学实验设计或产品...
此外,通过反转输入-输出对来丰富任务多样性,如在(Sanh等人,2021;Min等人,2022),以及平衡任务源,都被证明对性能至关重要。由此产生的Flan-T5模型在单任务微调中收敛更快,性能比T5模型更高,这表明指令调优模型为下游应用程序提供了更高效的starting checkpoint,证实了Aribandi等人(2021)和Liu等人(2022b)。
图4 展示了使用不同大小的语言模型和不同数量的任务来微调语言模型的效果。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...
80M-540B常数学习率Adafactor优化器These model families span arange of sizes, from Flan-T5-small (...
80M-540B常数学习率Adafactor优化器These model families span arange of sizes, from Flan-T5-small (...
先说一些观点，假如我们在微调一个大模型，单次实验微调所用的指令微调数据集应该选取“质量高、多样性...