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...
具体来说,除了LoRA技术外,这里我们还用bitsandbytes的LLM.int8()对我们冻结的LLM进行int8量化。这使我们能够将FLAN-T5 XXL所需的内存减少大约4倍。 训练的第一步是加载模型。 我们将使用philschmid/flan-t5-xxl-sharded-fp16,这是google/flan-t5-xxl的一个分片版本。分片将帮助我们在加载模型时不会耗尽内存。
「论文」: Scaling Instruction-Finetuned Language Models「地址」: https://arxiv.org/abs/2210.11416「模型」: https://huggingface.co/google/flan-t5-xxl 1. Flan-T5是什么 「Flan-T5」是Google最新的一篇工作,通过在超大规模的任务上进行微调,让语言模型具备了极强的泛化性能,做到单个模型就可以在1800多个N...
# 实验配置model_id = "google/flan-t5-xxl"# Hugging Face 模型 Iddataset_id = "cnn_dailymail"# Hugging Face 数据集 Iddataset_config = "3.0.0"# 数据集版本save_dataset_path = "data"# 存放处理后数据的本地路径text_column = "article"# 输入文本所属列summary_column = "highlights"# 输出...
FLAN-T5-XXL: https://hf.co/google/flan-t5-xxl 我们定义了一些参数,本文的示例都会基于这些参数,但你可以根据实际需要进行调整。 # 实验配置 model_id="google/flan-t5-xxl"# Hugging Face 模型 Id dataset_id="cnn_dailymail"# Hugging Face 数据集 Id ...
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...
「模型」: https://huggingface.co/google/flan-t5-xxl 1. Flan-T5是什么 「Flan-T5」是Google最新的一篇工作,通过在超大规模的任务上进行微调,让语言模型具备了极强的泛化性能,做到单个模型就可以在1800多个NLP任务上都能有很好的表现。这意味着模型一旦训练完毕,可以直接在几乎全部的NLP任务上直接使用,实现「One...
「模型」: https://huggingface.co/google/flan-t5-xxl 1. Flan-T5是什么 「Flan-T5」是Google最新的一篇工作,通过在超大规模的任务上进行微调,让语言模型具备了极强的泛化性能,做到单个模型就可以在1800多个NLP任务上都能有很好的表现。这意味着模型一旦训练完毕,可以直接在几乎全部的NLP任务上直接使用,实现「One...