fromtransformersimportAutoModelForSeq2SeqLM# huggingface hub模型IDmodel_id="philschmid/flan-t5-xxl-sharded-fp16"# 从hub加载模型model=AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_id,load_in_8bit=True,device_map="auto")frompeftimportLoraConfig,get_peft_model,prepare_model_for_int8_training,TaskTy...
Flan就是指令微调的语言模型,现在在Hugging Face上可以看到Flan-T5。 T5原本的训练方式是通过prefix,实际不是通过自然语言方式告诉模型想要模型做什么。 Flan这种方式通过Instruction方式,也就是人类可以看懂的方式去告诉模型要做什么。 3 『更大规模、更多任务:指令微调的大规模扩展』 我们最新的工作Scaling Instruction-...
本文通过基于谷歌Flan-T5大型语言模型的提示选择案例研究指出,在大型语言模型评估中存在不可靠数据;除非清洁测试数据,否则可能会为大型语言模型选择次优提示方案(或通过模型评估做出其他次优选择)。 译者|朱先忠 审校| 重楼 引言 可靠的模型评估是MLOP和LLMops的核心,负责指导关键决策,如部署哪个模型或提示符(以及是否...
例如,Flan-T5比基础T5有两位数的提高,甚至在一些具有挑战性的BIG-Bench任务上超过了PaLM 62B。总的来说,我们的结果强调了指令微调是如何被用来提高一系列模型、提示设置和评估任务的性能。 下图是作者用的数据集和任务: 这篇论文发现微调任务的数量、模型的大小以及思维链数据微调都会极大提高现有模型的能力,其主要...
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...
近日,谷歌研究者们再一次推进了Instruction Tuning的性能水平,模型模型参数上升至540B,微调任务的数量则高达1800多个,此外他们还采用了最新的Prompting机制——Chain of Thought(CoT),让语言模型有了自我改进的能力。 智源社区邀请了该工作...