与 针对聊天对话的摘要生成任务微调 FLAN-T5 一文中类似，我们需要先准备一个用于微调的数据集。本文，我们将在 CNN Dailymail 数据集 上微调 FLAN-T5-XXL。我们不会赘述如何生成数据集，如果你想了解数据集生成的详细步骤，请参阅前文提到的 Fine Tune FLAN-T5。CNN Dailymail 数据集:https://hf.co/datasets/...
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。 我们使用deepspeed启动器触发训练,输入给启动器的参数包括 GPU 数量、deepspeed 配置及其它超参数 (如google/flan-t5-xxl的模型 ID)。 !deepspeed --num_gpus=8 ...
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。 我们使用deepspeed启动器触发训练,输入给启动器的参数包括 GPU 数量、deepspeed 配置及其它超参数 (如google/flan-t5-xxl的模型 ID)。 !deepspeed --num_gpus=8 ...
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...
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 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...
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...
有无大佬知道IntructBLIP flan-t5-xl的参数量和MultiAdds分别是多少呀? #视觉语言大模型 发布于 2023-08-11 20:47・IP 属地湖北 赞同 分享收藏 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧登录知乎,您可以享受以下权益: 更懂你的优质内容 更专业的大咖答主 更深度的互动交流 更高效...
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./tutorials/zero/ 除了作为教程的部分之外,我们还跑了一系列实验,这些实验数据可以帮助你选择正确的硬件设置。你可以在结果和实验部分找到详细信息。
Langchain的大型语言模型 | LangChain是大型语言模型(LLM)的应用框架,LangChain可以直接与 OpenAI 的 text-davinci-003、gpt-3.5-turbo 模型以及 Hugging Face 的各种开源语言模如 Google 的 flan-t5等模型集成。通过使用LangChain可以开发出更为强大和高效的LLM的各种应用。今天我们就来实现一个神奇的功能,如何你是...
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 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...