结果显示,CPU和IPU分别达到了整体平均值49.3%和49.4%,证明我们没有降低原始模型的性能。 *我们目前的FLAN-T5-XL实施最大输入长度为896个标记,所以我们此处使用的MMLU子集,其样本没有超过这个长度。 结论 现在,我们就拥有了可以在IPU上以float16进行推理的FLAN-T5-XL的实施。您还可以前往Paperspace,亲身体验更多精彩。
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-...
通过对这一110亿参数版本的Flan-T5进行微调,开发人员和企业可以针对其特定的自然语言处理工作负载进行性能优化。 由于Flan-T5 XXL及其预训练的权重是开源的,可以免费下载,因此可以修改后用于商业用途,而不受许可限制。 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...
https://www.philschmid.de/fine-tune-flan-t5-deepspeed Composable T2I-Adapter demo 更新了。一键风格迁移 demo: https://huggingface.co/spaces/Adapter/T2I-Adapter 阿里同学的山水画风格文生图模型 Demo: https://huggingface.co/spaces/hysts/cv_diffusion_text-to-image-synthesis_tiny 构建一个更加...
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/ ...
Transformer 微调 FLAN-T5 XL/XXL 来自:Hugging Face 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...
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。 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。 # install git lfs for pushing artifacts ...
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,参数范围从...
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...
This post describes how to perform instruction fine-tuning of an LLM, namely FLAN T5 XL, using Amazon SageMaker Jumpstart. We demonstrate how to accomplish this using both the Jumpstart UI and a notebook in Amazon SageMaker Studio. You can find the accompanying notebo...