如果目的是使得模型达到人类水平,重点是训练更大模型还是增加更多指令微调的任务。左边图可以看出,在一定的任务数量下,模型参数从8B到62B到540B,模型效果有明显提升。如果在一定参数量下,增加任务模型效果会有提升,但在一定数量任务后,...
Google 在Hugging Face上开源了5 个 FLAN-T5 的 checkpoints,参数量范围从 8000 万 到 110 亿。 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...
在微调混合中仅加入九个CoT数据集,就能在所有评估中提高性能。 3.大型模型训练:基于上述发现,训练了一个具有540亿参数的Flan-PaLM模型,将微调任务数量增加到1800个,并包括CoT数据。Flan-PaLM 在多个基准测试中表现出色,如在大规模多任务语言理解(MMLU)上取得了75.2%的得分,比PaLM有显著提升。 4.多语言能力的提高:...
我想要 Flan-T5 的 2 个参数的清楚解释: 最大长度 num_return_sequences flan-t5 的输入限制是多少?nlp large-language-model 1个回答 0投票 这些是T5变压器模型的2个不同参数,例如FLAN T5。 max_length = 您希望模型生成的tokens的最大数量。 num_return_sequences = 您希望模型生成多少个替代序列或...
设定训练参数:根据你的任务和数据集特点设定合适的训练参数,如学习率、批次大小、训练轮数等。这些参数对于模型的训练效果和收敛速度具有重要影响。 进行模型训练:使用准备好的数据集对Flan-T5进行训练。在训练过程中,你可以通过监控验证集的性能来调整训练参数,以实现更好的训练效果。 模型评估与调优:在测试集上评估...
左边图可以看出,在一定的任务数量下,模型参数从8B到62B到540B,模型效果有明显提升。如果在一定参数量下,增加任务模型效果会有提升,但在一定数量任务后,会达到饱和。右图也是说明同样的问题。 我们也验证了加了Reasoning数据的结果,也就是加上Chain of thought的数据去微调的结果,整体加上Chain of thought的数据去...
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 的 checkpoints,参数量范围从 8000 万 到 110 亿。
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 的 checkpoints,参数量范围从 8000 万 到 110 亿。
在训练过程中,Flan-T5将根据我们提供的数据集自动学习并优化模型参数。为了获得更好的训练效果,我们可以根据实际情况调整学习率、迭代次数等参数。 训练过程中,我们可以通过监控训练日志来了解模型的实时训练情况。如果发现模型出现过拟合或欠拟合等问题,我们可以及时调整训练策略,以确保模型能够持续优化。 三、模型评估与...