Flan-T5 使用指南 本篇《Flan-T5 使用指南》在Scaling Instruction-Finetuned Language Models这篇论文的基础上,将展示如何加载和运行 Flan-T5 模型 并提供不同任务的运行示例和结果展示,帮助学习者更好地理解和应用 Flan-T5 模型。 1. Flan-T5介绍 Flan-T5 是一种基于 T5 架构的预训练语言模型。T5(Text-To-...
为了帮助大家更好地掌握和使用Flan-T5,本文特意整理了一份操作手册,让你即学即用,轻松驾驭这一强大工具。 一、安装与配置 首先,我们需要从官方网站下载Flan-T5的安装包,并根据自己的操作系统选择相应的版本。安装过程中,请务必按照提示操作,确保每一步都正确无误。 安装完成后,我们需要对Flan-T5进行基本的配置。
您可以在Hugging Face上找到Flan-T5检查点,并使用Graphcore的Hugging Face集成( Optimum Graphcore),轻松地用标准推理流水线运行Flan-T5。 如果您已经有一个现成的基于Hugging Face的应用程序,您可以在IPU上进行尝试,非常简单: - from transformers import pipeline + from optimum.graphcore import pipeline - text_...
如前所述，我们将使用集成了 DeepSpeed 的 Hugging Face Trainer。因此我们需要创建一个 deespeed_config.json。DeepSpeed 配置 定义了要使用的 ZeRO 策略以及是否要使用混合精度训练等配置项。Hugging Face Trainer 允许我们从 deepspeed_config.json 中的 TrainingArguments 继承相关配置以避免重复设置，查看 文档了解更多...
通过以上步骤,我们便可以轻松利用Flan-T5生成高质量的科技产品宣传文案。 五、结语 本文围绕Flan-T5的使用技巧进行了详细探讨,包括优化模型性能、提高生成文本质量等方面。希望这些独家技巧能对你的实际工作带来帮助。当然,想要熟练掌握Flan-T5,还需不断实践与探索。让我们携手共进,共同开启智能文本生成的新篇章!热销...
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。
随着模型使用的finetune数据集的增多,模型效果也是不断提升的。 CoT对模型效果的影响 由于在指令微调混合中包含思想链 (CoT) 数据,导致 Flan-PaLM 的推理能力得到改进,在多个基准测试中超越了先前的模型。 该研究消融了 CoT 微调数据,表明没有 CoT 的指令微调实际上会降低推理能力。 仅包括九个 CoT 数据集可提高...
如前所述,我们将使用集成了 DeepSpeed 的 Hugging Face Trainer。因此我们需要创建一个deespeed_config.json。DeepSpeed 配置 定义了要使用的 ZeRO 策略以及是否要使用混合精度训练等配置项。Hugging Face Trainer 允许我们从deepspeed_config.json中的TrainingArguments继承相关配置以避免重复设置,查看 文档了解更多信息。
如前所述,我们将使用集成了 DeepSpeed 的 Hugging Face Trainer。因此我们需要创建一个deespeed_config.json。DeepSpeed 配置定义了要使用的 ZeRO 策略以及是否要使用混合精度训练等配置项。 Hugging Face Trainer 允许我们从deepspeed_config.json中的TrainingArguments继承相关配置以避免重复设置,查看文档了解更多信息。 我...
使用Paperspace中的IPU可以轻松对Flan-T5 XXL进行微调,该模型适用于大量的自然语言处理应用。在各种自然语言处理任务中,该模型都能够以非常低的成本达到大模型的性能。Flan-T5 XXL可以进一步微调,以在特定应用...