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 model for ALL tasks」,这就非常有诱惑力! 这里的Flan...
除了Flan-PaLM,本文还对Flan-T5模型(从80M到11B参数)进行了指令微调。结果显示,这些Flan-T5模型在零样本、少样本和链式思维任务上表现强劲,超越了先前的公开模型检查点,如T5。例如,Flan-T5 11B比T5 11B在一些具有挑战性的BIG-Bench任务上有双位数的改进,甚至在某些任务上超过了PaLM 62B。 总体而言,论文的结果强...
Flan-T5在MMLU、BBH和MGSM中的表现比T5好2倍 在TyDiQA中,我们甚至看到了新能力的出现 Flan-T5-Large比以前所有的T5变体(甚至XXL)都要好 这意味着Flan-T5是一个非常强大的模型,和您所知道的T5可能完全不同。现在,让我们看看Flan-T5-Large和Flan-T5-XL与MMLU基准中的其他模型相比如何: 部分MMLU排行榜来自Paper...
flan-t5 训练方法 其中一种训练方法在于对数据的精细筛选和预处理。Flan-T5 训练方法有时需要特定的硬件支持来提升效率。有一种训练方式着重于优化模型的参数设置。部分 Flan-T5 训练方法注重模型的初始化策略。某些训练办法会强调对模型的迭代更新策略。有的 Flan-T5 训练方法着眼于提高模型的泛化能力。部分训练方式...
T5原本的训练方式是通过prefix,实际不是通过自然语言方式告诉模型想要模型做什么。 Flan这种方式通过Instruction方式,也就是人类可以看懂的方式去告诉模型要做什么。 3 『更大规模、更多任务:指令微调的大规模扩展』 我们最新的工作Scaling ...
案例说明 运行环境基于 hf 的 peft 包 ;基础模型是 FLAN-T5 XXL,110 亿个参数原始案例运行环境g5.2xlarge AWS EC2 Instance,配备一张 NVIDIA A10G 显卡 PEFT vs 完全微调训练大约耗时10小时36分钟,练成本约为1…
一、T5与FLAN-T5简介 在自然语言处理(NLP)领域,T5(Text-to-Text Transfer Transformer)作为一种强大的文本到文本的传输Transformer模型,自其诞生以来就备受关注。T5的核心思想是通过将各种NLP任务转化为文本生成任务,利用统一的模型架构和训练策略,实现对不同任务的泛化能力。这一创新不仅简化了模型训练的复杂性,还显著...
本文通过基于谷歌Flan-T5大型语言模型的提示选择案例研究指出,在大型语言模型评估中存在不可靠数据;除非清洁测试数据,否则可能会为大型语言模型选择次优提示方案(或通过模型评估做出其他次优选择)。 译者|朱先忠 审校| 重楼 引言 可靠的模型评估是MLOP和LLMops的核心,负责指导关键决策,如部署哪个模型或提示符(以及是否...
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...
位于本文中心的最大模型是 PaLM 模型。 该模型的微调版本是 F(ine-tuneed)-lan(gauge)-PaLM 即FlanPaLM,该论文还对从 80M 参数到 11B 参数版本的 T5 模型进行了微调。 Flan Finetuning 任务混合物。 先前的文献表明,增加指令微调中的任务数量可以提高对未见任务的泛化能力。 在本文中,我们通过组合先前工作中的...