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_...
三、如何尝试和使用Flan-T5 环境搭建 首先,你需要搭建一个适合Flan-T5运行的环境。这通常包括安装深度学习框架(如PyTorch或TensorFlow)、准备充足的计算资源(如GPU或TPU)以及配置相应的软件依赖。具体搭建过程可参考官方文档或相关教程。 模型训练与调优 (1)数据准备:为了训练Flan-T5模型,你需要准备大量的文本数据。
我们可以使用Flan-T5等更小巧、更具成本效益的模型,在各种自然语言处理应用中实现最先进(SOTA)的性能。 我们在Paperspace上推出推理notebooks时,曾介绍过Flan-T5的Large和XL版本的优势。 现在,我们很高兴推出针对Graphcore(拟未) IPU的Flan-T5 XXL(和XL)微调。通过对这一110亿参数版本的Flan-T5进行微调,开发人员和...
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...
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。 D...
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。
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': { ...
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...
Langchain的大型语言模型 | LangChain是大型语言模型(LLM)的应用框架,LangChain可以直接与 OpenAI 的 text-davinci-003、gpt-3.5-turbo 模型以及 Hugging Face 的各种开源语言模如 Google 的 flan-t5等模型集成。通过使用LangChain可以开发出更为强大和高效的LLM的各种应用。
2、对于没有Ground truth的任务,可以使用您总结中提到的两种方法吗? 侯乐:如果没有Ground truth的任务,对于Instruction finetuning就没有应用方式,但对于Self-improvement是可以的。因为Self-improvement是生成的Ground truth,在训练时也很有用。 3、语言模型是否可以拥有物理直觉?比如三个齿轮一字排开,相邻齿轮咬合,提...