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,我们就拥有了可
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)。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-...
使用DeepSpeed 和 Hugging Face 🤗 Transformer 微调 FLAN-T5 XL/XXL Hugging Face 已认证机构号 90 人赞同了该文章 Scaling Instruction-Finetuned Language Models 论文发布了 FLAN-T5 模型,它是 T5 模型的增强版。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 ...
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/ 除了作为教程的部分之外...
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)。 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...
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...
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...
Describe the bug I am tryiny to train FLAN-T5-XL using DeepSpeed zero 3 and transformers and it seems z3/ cpu offload seems to use quite a lot of gpu memory as compared to the expectations. I am running on 4x V100 16GB. And i ran the est...
在本文和随附的notebook中,我们将应用T5论文中的观点,并使用GLUE MNLI数据集在文本蕴涵任务中对Flan-T5进行微调。我们还将介绍如何轻松调整此示例,从而对多个下游任务进行自定义微调。 注:该notebook同时支持Flan-T5 XXL和Flan-T5 XL,但本文中的代码片段针对的是XXL模型。