model=MT5ForConditionalGeneration.from_pretrained("google/mt5-base")tokenizer=T5Tokenizer.from_pretrained("google/mt5-base") 然后我们构建一个替换原版模型的输入器,用来把用于训练的prompt embedding加入到模型。 下面代码主要参考https://github.co
主要的模型部分代码就是上面的部分,训练过程和详细代码参考Repo https://github.com/qhduan/mt5-soft-prompt-tuning 我们期望的结果是: 模型训练只更新prompt embedding,不更新模型整体参数 模型的结果,和更新整体模型参数的fine-tune尽可能接近
对于模型nlp_mt5_zero-shot-augment_chinese-base的文本分类模块的微调这个输入格式正确吗全任务零样本学习-mT5分类增强版-中文-base 游客ymliuhcefik54 2024-06-06 13:53:34 201 发布于陕西 分享 版权 举报 0 条回答 写回答 相关问答 NLP自学习平台 Structbert模型用了500个数据训练出来准确率等结果仍然为零...
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