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-...
要使用T5或FLAN-T5模型,首先需要安装相关的Python包。可以通过以下命令进行安装: pip install t5 transformers datasets 此外,还需要确保系统已经安装了Python 3.7或更高版本,以及相关的依赖库。 使用方法: 加载模型:使用Transformers库加载预训练的T5或FLAN-T5模型及其分词器。 from transformers import T5Tokenizer, T5F...
在190 个示例中,Flan-PaLM 代在 79% 的情况下是首选。 对于每一个零样本设置,Flan-PaLM 都以很大的优势受到青睐,并且对于使用 CoT 触发短语的输入,评分者对 Flan-PaLM 的偏好比 PaLM 进一步增加了约 10%。 至于few-shot,与PaLM相比没有退步。 结论 指令微调的 Flan-PaLM 模型以计算高效的方式扩展,参数量扩...
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...
我们使用deepspeed启动器触发训练,输入给启动器的参数包括 GPU 数量、deepspeed 配置及其它超参数 (如google/flan-t5-xxl的模型 ID)。 !deepspeed --num_gpus=8 scripts/run_seq2seq_deepspeed.py \ --model_id $model_id \ --dataset_path $save_dataset_path \ ...
使用deepspeed微调模型 准备完毕!我们现在可以开始训练模型了!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。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...
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。
这包括熟悉其算法原理、掌握其使用技巧以及了解其应用场景等。只有通过不断学习和实践,我们才能更好地运用Flan-T5进行创新。 跨界合作与交流:在应用Flan-T5进行创新的过程中,我们可以尝试与其他领域进行跨界合作与交流。这有助于我们汲取更多的灵感和创意,从而拓展创新的思路。 勇于尝试与迭代:创新往往伴随着风险与不...
我们将使用 ds_flan_t5_z3_config_bf16.json。如果你不想用auto值,可以查看 文档。 文档地址: https:///docs/transformers/v4.26.1/en/main_classes/deepspeed { 'bf16': { 'enabled':'auto' }, 'optimizer': { 'type':'AdamW', 'params': { ...