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...
1、Flan Finetuning Figure 2:微调数据包括 473 个数据集、146 个任务类别和 1,836 个任务总数 Table 2:在多个模型中,相对于预训练,指令微调仅花费少量计算量。 Figure 3:微调数据格式的组合 1、Finetuning Data 2、Finetuning训练过程 3、Eval 2、Scaling to 540B parameters and 1.8K tasks Figure 4:多任...
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...
2. 指令微调模型 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...
如果只用解码器的生成式是LLM的王道,2019年10月,Google同时押注编码解码器的T5,整整错失20个月,直到2021年10月发布FLAN才开始重新转变为decoder-only。 举棋不定的稠密和稀疏之争 如果稠密大模型是王道,Google押注了Mixture of Experts的稀疏多模态结构,全力投...
如果只用解码器的生成式是LLM的王道,2019年10月,Google同时押注编码解码器的T5,整整错失20个月,直到2021年10月发布FLAN才开始重新转变为decoder-only。 举棋不定的稠密和稀疏之争 如果稠密大模型是王道,Google押注了Mixture of Experts的稀疏多模态结构,全力投入Pathways下一代AI架构,而DeepMind又加入LLM的竞争太晚。
如果只用解码器的生成式是LLM的王道,2019年10月,Google同时押注编码解码器的T5,整整错失20个月,直到2021年10月发布FLAN才开始重新转变为decoder-only。 举棋不定的稠密和稀疏之争 如果稠密大模型是王道,Google押注了Mixture of Experts的稀疏多模态结构,全力投入Pathways下一代AI架构,而DeepMind又加入LLM的竞争太晚。
包括基本的预训练模型T5,PALM和PALMCHILLA等,一些指令调优模型FLAN-T5和FLAN-PALM,以及OpenAI的GPT-3.5,CODEX,CHATGPT和GPT-4。作者对模型响应事实准确性进行了两种模式的评估:RELAXED,仅衡量主要答案是否正确;STRICT,衡量响应中所有声明是否事实和最新(即没有虚构)。
如果只用解码器的生成式是LLM的王道,2019年10月,Google同时押注编码解码器的T5,整整错失20个月,直到2021年10月发布FLAN才开始重新转变为decoder-only。 举棋不定的稠密和稀疏之争 如果稠密大模型是王道,Google押注了Mixture of Experts的稀疏多模态结构,全力投入Pathways下一代AI架构,而DeepMind又加入LLM的竞争太晚。
Mukherjee等人 (2023)利用LLMs对指令和响应进行迭代修订,以在FLAN数据集 (Wei等人,2022)中包含高质量的解释性跟踪,他们发现训练模型在许多NLP任务中的表现有所提高。UltraChat (Ding等人,2023)是一个大规模和多轮次的合成对话数据集,由两个独立的ChatGPT Turbo API模型生成——一个作为用户角色,另一个作为助手。