为此,我们在CPU上使用float32,在IPU上使用float16,在MMLU基准测试的一个子集上对其进行了验证。结果显示,CPU和IPU分别达到了整体平均值49.3%和49.4%,证明我们没有降低原始模型的性能。 *我们目前的FLAN-T5-XL实施最大输入长度为896个标记,所以我们此处使用的MMLU子集,其样本没有超过这个长度。 结论 现在,我们就拥有...
利用Paperspace Gradient Notebooks,Flan-T5 XXL及其相对较小的30亿参数Flan-T5 XL可以在IPU Pod16以上的任何Graphcore系统上微调和运行。 我们也为这两种尺寸的Flan-T5提供了推理notebooks。 Flan-T5 XXL最低可在IPU-Pod16上运行,而Flan-T5 XL推理可在IPU-Pod4上运行(Paperspace提供六小时免费试用)。 https://ipu...
首先,我们需要加载预训练的 FLAN-T5 XL/XXL 模型。我们可以使用 Hugging Face 🤗 Transformers 库来加载模型和分词器: model_name = 'google/flan-t5-xl' # 或者 'google/flan-t5-xxl' model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name) tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(model_name) 三...
DeepSpeed 先将模型加载到 CPU 上，然后将其拆分到 8 张 A100 上然后开始训练。使用 CNN Dailymail 数据集 进行训练大约需要 10 个小时，费用约为 322 美元。CNN Dailymail 数据集:https://hf.co/datasets/cnn_dailymail 结果与实验 为了更好地了解硬件要求，我们对 FLAN-T5 XL 和 XXL 进行了一系列实验，...
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:https://www.deepspeed.ai/tutorials/zero/ ...
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。 在之前的一篇博文中,我们已经学习了如何针对聊...
使用 DeepSpeed 和 HuggingFace Transformers 对 FLAN-T5 XL/XXL 进行微调 《Scaling Instruction-Finetuned Language Models》论文中发布的 FLAN-T5 是 T5 的增强版本，它已经在多种任务中进行了微调。相同参数数量下，FLAN-T5 的表现比 T5 提高了两位数。Google 已经在 Hugging Face 上开源了 5 个版本，参数范围...
我们的目标是利用Hugging Face的Hub版本模型，通过设置两个模型——Flan20B和flan-t5-xl，来展示使用Langchain与模型进行交流的简易性。首先，确保已经安装了所需库并设置好密钥。接着，加载Flan20B模型和T5模型，为下一步操作做好准备。我们将通过使用标准对话缓冲器内存和简单对话链，逐步展示模型在对话...
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。
使用DeepSpeed 和 HuggingFace Transformers 对 FLAN-T5 XL/XXL 进行微调 《Scaling Instruction-Finetuned Language Models》论文中发布的 FLAN-T5 是 T5 的增强版本,它已经在多种任务中进行了微调。相同参数数量下,FLAN-T5 的表现比 T5 提高了两位数。Google 已经在 Hugging Face 上开源了 5 个版本,参数范围从...