If you already know T5, FLAN-T5 is just better at everything. For the same number of parameters, these models have been fine-tuned on more than 1000 additional tasks covering also more languages. As mentioned in
FLAN-T5是Google推出的指令微调大模型,基于T5架构优化。其优势在于通过指令式训练提升零样本任务表现,如问答与翻译,适应性远超传统NLP模型。 AI行业中,FLAN-T5推动了生成式AI的多任务泛化能力,参数规模从数...
比如，上面 FLAN 是 137B，T0 现在是 11B，那如果我们再去增加数据量，或者再增加 Prompt 数量，参数...
在“Flan 集合:设计有效指令调整的数据和方法”中,我们仔细研究并发布了一个更新、更广泛的公开可用的指令调整任务、模板和方法集合,以提高社区分析和改进指令调整方法的能力。该集合首先用于Flan-T5和Flan-PaLM,后者比 PaLM 取得了显着的改进。我们表明,在所有经过测试的评估基准上,使用此集合训练模型的性能均优于同...
例如，Shakeri等人 (2021)在QA生成任务和多语言掩蔽语言建模任务的混合上微调了预训练的多语言T5模型 (Xue等人，2020)，以产生多种语言的合成QA对。这些努力通常表明，在合成QA对上训练的语言模型在多语言QA和信息检索基准测试中表现出改进的性能。2.5. 对齐 指令跟随。合成数据可以作为训练指令跟随模型的有希望的...
兼容了BERT和GPT下游任务的T5，再次让Google风光无两。2020年5月，卧薪尝胆的OpenAI，在生成式之路一往无前，发布了规模是GPT-2两个数量级的1750亿参数的GPT-3，在业内掀起AGI热浪，也拉响了巨头规模竞赛的号角。2021年10月，Google推出FLAN（1370亿参数），并从此开始重新转向只有解码器的模型，还提出了ChatGPT...
单位模型名称基座模型是否开源Hugging FaceT0T5是GoogleFLANT5否GoogleFlan-T5/Faln-PaLMT5/PaLM否GoogleBard(生成人工智能聊天机器人)之前是LaMDA,后面是PaLM 2否 基于基座模型,进行instrucion-tuning可赋予模型强大的对齐能力。这里有趣的是,2 月 6 日,Google 宣布推出 Bard,这是一款由 LaMDA 提供支持的对话式生成...
Benchmark cmd: numactl -C 0-55 -m 0 python benchmark.py -m /root/.cache/huggingface/hub/flan-t5-xl-ov/pytorch/dldt/FP16 -p "It is done..." -n 3 -bs 1 -d CPU --torch_compile_backend openvino -ic 128 --num_beams 1 -lc bfloat16_config.json ...
2、展示了 Flan-T5 比T5 在单任务微调上收敛得更高、更快,这激发了将指令微调模型作为新任务更计算高效起点的研究动机。3、最后,为了加速指令微调领域的研究,作者们公开了 Flan 2022 数据集、模板和方法。 论文的主要贡献包括: 方法论:展示了使用混合的零样本和少样本提示进行训练可以在这两种设置中都获得更好的...
本文核心是通过提出ASK-LLM和DENSITY两种新的数据采样方法,优化大型语言模型(LLM)预训练过程中的数据效率,以实现在减少数据的同时提高模型性能。 使用ASK-LLM 和 Flan-T5-XL 作为数据质量评分器,对 T5-Large (800M) 进行数据高效的预训练运行。与在 100% 的数据集上进行训练相比,在 60% 的原始数据集上进行...