集合消融实验是指用 T5-XL-LM 模型在其他的数据集上进行微调,比如 Flan 2021、P3++ 和 Super-Natural Instructions,然后与 Flan-T5 XL 模型进行比较。表1还列出了一些并行工作的结果,比如 OPT-IML 和 GLM-130B。表1最后一行显示了 Flan-T5 XL 模型相对于其他 T5-XL-LM 模型的改进幅度。 比如,表1中T5-XL...
《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 80M 到 11B 不等。本文介绍了如何使用 Transformers 对其进行微调。htt...
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 ...
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 ...
Flan-Alpaca-XXL11BFlan,Alpaca4x A6000 (FSDP) Flan-GPT4All-XL3BFlan,GPT4All1x A6000 Flan-ShareGPT-XL3BFlan,ShareGPT/Vicuna1x A6000 Why? Alpacarepresents an exciting new direction to approximate the performance of large language models (LLMs) like ChatGPT cheaply and easily. Concretely, they...
Implementation of ICML 23 Paper: Specializing Smaller Language Models towards Multi-Step Reasoning. - FlanT5-CoT-Specialization/train_distill_simple.py at main · FranxYao/FlanT5-CoT-Specialization
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...
python main.py mmlu --model_name llama --model_path chavinlo/alpaca-native # 0.4163936761145136 python main.py mmlu --model_name seq_to_seq --model_path google/flan-t5-xl # 0.49252243270189433 Evaluate onBig Bench Hard(BBH) which includes 23 challenging tasks for which PaLM (540B) performs...
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...
python main.py mmlu --model_name llama --model_path chavinlo/alpaca-native # 0.4163936761145136 python main.py mmlu --model_name seq_to_seq --model_path google/flan-t5-xl # 0.49252243270189433 Evaluate onBig Bench Hard(BBH) which includes 23 challenging tasks for which PaLM (540B) performs...