Flan-T5在MMLU、BBH和MGSM中的表现比T5好2倍 在TyDiQA中,我们甚至看到了新能力的出现 Flan-T5-Large比以前所有的T5变体(甚至XXL)都要好 这意味着Flan-T5是一个非常强大的模型,和您所知道的T5可能完全不同。现在,让我们看看Flan-T5-Large和Flan-T5-XL与MMLU基准中的其他模型相比如何: 部分MMLU排行榜来自Paper...
name=dataset_config)# Load tokenizer of FLAN-t5-basetokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)print(f"Train dataset size: {len(dataset['train'])}")print(f"Test dataset size: {len(dataset['test'])}")# Train dataset size
name=dataset_config)# Load tokenizer of FLAN-t5-basetokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)print(f"Train dataset size:{len(dataset['train'])}")print(f"Test dataset size:{len(dataset['test'])}")# Train dataset size: 287113# Test dataset size: 11490...
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...
"train_micro_batch_size_per_gpu": "auto", "wall_clock_breakdown": false } 现在,该训练脚本上场了。我们根据Fine Tune FLAN-T5准备了一个run_seq2seq_deepspeed.py训练脚本,它支持我们配置 deepspeed 和其他超参数,包括google/flan-t5-xxl的模型 ID。
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/ ...
# Load tokenizer of FLAN-t5-base tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) print(f"Train dataset size:{len(dataset['train'])}") print(f"Test dataset size:{len(dataset['test'])}") # Train dataset size: 287113 # Test dataset size: 11490 ...
模型DeepSpeed 卸载硬件GPU每卡batch size精度时长费用 FLAN-T5-XL (3B) No 4x V100 16GB OOM fp32 - - FLAN-T5-XL (3B) No 8x V100 16GB 1 fp32 105h ~$2570 FLAN-T5-XL (3B) No 8x A100 40GB 72 bf16 2.5h ~$81 FLAN-T5-XL (3B) Yes 4x V100 16GB 8 fp32 69h ~$828 FLAN-T5-XL...
deepspeed --num_gpus=1 run_seq2seq_deepspeed.py --model_id google/flan-t5-xl --dataset_path data --epochs 3 --per_device_train_batch_size 1 --per_device_eval_batch_size 1 --generation_max_length 1 --lr 1e-5 --deepspeed ds_flan_t5_z3_config.json --block_size 1 --gradient_...
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...