总结一下,这篇工作提出了Flan的微调框架,核心有四点:统一的输入输出格式(4种类型),引入chain-of-thought,大幅提高任务数量,大幅提高模型体积;实现了用一个模型来解决超过1800种几乎全部的NLP任务,通过较低的成本,极大发掘了现有语言模型的泛化性能,让大家看到了通用模型的希望,即「One Model for ALL Tasks」。
在论文中,Flan-T5 在多个方面推进了指令微调: 1.扩展性研究:研究表明,指令微调在任务数量和模型大小上的扩展性良好。这表明未来的研究应进一步扩大任务数量和模型大小。 2.推理能力的增强:通过在微调过程中加入链式思维(Chain-of-Thought, CoT)数据,显著改善了模型的推理能力。在微调混合中仅加入九个CoT数据集,就能...
伴随任务数量的增加(上图右),模型的性能也会跟着增加,但是当任务数量超过282个之后,提升就不是很明显了。因为继续增加新的任务,尤其任务形式跟之前一样,不会给模型带来新的知识;多任务微调的本质是模型能够更好的把从预训练学到的知识进行表达,超过一定任务之后,继续新增相似的任务,知识的表达能力不会继续有很大的...
与不微调相比,通过基于指令的微调(flan)可以大幅度提高语言模型的效果 (2) 模型越大效果越好 模型大小与任务数量对效果的影响 伴随模型体积的增加(上图左), 尤其是指数级的增加,比如从8B->62B,再从62B->540B,不论是否微调,效果都有非常显著的提升,而且还没有看到收敛的信号,可能如果有了 “万亿”参数的模型...
(2)缩放模型大小; (3)链式思维数据微调; 论文发现,在上述方面进行指令微调可以显着提高各种模型(PaLM、T5、U-PaLM)、提示设置(零样本、少样本、CoT)和评估基准(MMLU、BBH、 TyDiQA、MGSM、开放式生成、RealToxicityPrompts)。例如,在 1800多种 任务上微调的 Flan-PaLM 540B 指令大大优于 PaLM 540B(平均提升...
「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 model for ALL tasks」...
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。Google 在 Hugging Face 上开源了 5 个 FLAN-...
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。
近日,谷歌研究者们再一次推进了Instruction Tuning的性能水平,模型模型参数上升至540B,微调任务的数量则高达1800多个,此外他们还采用了最新的Prompting机制——Chain of Thought(CoT),让语言模型有了自我改进的能力。 智源社区邀请了该工作...