第三步,T5 模型微调:QLoRA + bnb int-8 具体来说,除了LoRA技术外,这里我们还用bitsandbytes的LLM.int8()对我们冻结的LLM进行int8量化。这使我们能够将FLAN-T5 XXL所需的内存减少大约4倍。 训练的第一步是加载模型。 我们将使用philschmid/flan-t5-xxl-sharded-fp16,这是google/flan-t5-xxl的一个分片版本。
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-...
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...
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...
「模型」: https://huggingface.co/google/flan-t5-xxl 1. Flan-T5是什么 「Flan-T5」是Google最新的一篇工作,通过在超大规模的任务上进行微调,让语言模型具备了极强的泛化性能,做到单个模型就可以在1800多个NLP任务上都能有很好的表现。这意味着模型一旦训练完毕,可以直接在几乎全部的NLP任务上直接使用,实现「One...
Using FlanT5-XXL, an instruction-tuned open-source LLM, with the SemEval 2016 Tasks 6A, 6B, and P-Stance datasets, we study the performance and its variations under different prompts and decoding strategies, as well as the potential biases of the model. We show that the zero-shot approach...
modelee/flan-t5-xxl 加入Gitee 与超过 1200万 开发者一起发现、参与优秀开源项目,私有仓库也完全免费 :) 免费加入 已有帐号?立即登录 该仓库未声明开源许可证文件(LICENSE),使用请关注具体项目描述及其代码上游依赖。 main 克隆/下载 git config --global user.name userName git config --global user.email user...
reinforcement-learningseq2seqimage-captioningllamagemmadifferential-privacymamlmodel-parallelismmeta-learningdistributed-trainingppofederated-learningjaxmixed-precisiondiffusion-modelsmlsysfedavglarge-language-modelsstable-diffusionflan-t5-xxl UpdatedOct 21, 2024 ...
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T5 是一种基于 Transformer 的序列到序列模型,可以用于多种 NLP 任务。T5 有不同大小的版本,从小型(60M参数)到XXL型(11B参数)。T5 使用 C4 语料库进行预训练,然后可以在特定的任务上进行微调或指令调优。 Flan 是一种基于 T5 的指令调优模型,它使用了 1800+个不同来源和类型的 NLP 任务进行训练,包括 Flan...