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...
这些发现得到了Iyer等人(2022)的证实,他们广泛测试了数据混合比例,并确定他们的Flan 2021、T0-SF和T5混合物是最广泛有益的。此外,他们发现Super-Natural指令在hold - out任务执行方面的扩展优势有限,这与其独特的输入格式和指令设计有关。值得注意的是,思维链微调似乎对我们所有的评估设置都是有益的,特别是考虑到它...
Flan-T5 2022年12月,谷歌发布了论文《指令微调语言模型缩放》(Scaling Instruction-Finetuned Language Models),并在其中对各种模型(PaLM、T5、U-PaLM)针对广泛的任务进行了大量的微调。 在该论文中,他们发布了Flan-T5检查点。这些检查点以相对适中的参数数量“实现了强大的少样本性能”,“即使和大得多的模型相比”...
1、task balancing/任务平衡 和 task enrichment丰富技术,是有效指令微调中被忽视但关键的因素, 特别是,使用混合提示设置(零样本、少样本和链式思考)进行训练实际上在所有设置中都能带来更强的性能(提高了 2% 以上)。 2、展示了Flan-T5比 T5 在单任务微调上收敛得更高、更快,这激发了将指令微调模型作为新任务更...
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...