具体来说,t5-base模型包含了11亿个参数,这使得它能够捕捉更复杂的语言结构和语义信息。这样的大规模参数量可以帮助模型更好地理解和生成文本,从而在各种NLP任务上取得更好的表现,如文本摘要、翻译、问答等。总的来说,t5-base模型的大规模参数量是它在各种文本任务中取得优异性能的重要基础之一。
使用表 7 中最优的蒸馏技术后，研究者将多个稀疏模型蒸馏为稠密模型。他们对 Switch-Base 模型进行蒸馏，由于专家数量的不同，其参数量在 11 亿至 147 亿之间。该研究可以将具备 11 亿参数量的模型压缩 82%，同时保留 37% 的性能提升。最极端的情况下，将模型压缩了 99%，且维持了 28% 的性能提升。 最后...
Base:这是基础版本,使用12头注意力机制,每个编码器和解码器只包含12层,总共有2.2亿参数; Large:这是相比于Base更大的版本,模型参数类比BERT-large版本,使用16头注意力机制,每个编码器和解码器包含24层,总共有7.7亿参数; 3B:3B版本使用的是32头注意力机制,每个编码器和解码器包含24层,总共有30亿参数; 11B :11...
Base:这是基础版本,使用12头注意力机制,每个编码器和解码器只包含12层,总共有2.2亿参数(因为刚好是Encoder-Decoder形式,所以是BERT模型参数的2倍); Large:这是相比于Base更大的版本,模型参数类比BERT-large版本,使用16头注意力机制, d_{model} =1024, d_{ff} =4096,每个编码器和解码器包含24层,总共有7.7亿...
base版本:24层,隐层768维,12个注意力头,参数量为220M small版本:12层,隐层 512维,8个注意力头,参数量约为60M Large版本:48层,隐层1024维,16个注意力头,参数量约为770M 3B和11B版本:48层,隐层1024维,分别为32/128个注意力头,参数量达到了 2.8B和11B 多任务预训练:在非监督预训练时,混合有监督任务...
Base (250M 参数) 模型: https://hf.co/google/flan-t5-base XL (30 亿参数) 模型: https://hf.co/google/flan-t5-xl XXL (110 亿参数) 模型: https://hf.co/google/flan-t5-xxl 这意味着我们将学习如何利用模型并行、多 GPU 以及 DeepSpeed ZeRO 来微调 FLAN-T5 XL 和 XXL。
如上，满足两个专家的模型，仍然能够对 T5-Base 模型有所提升。跑个分～之前介绍到，Google Bain 当时的 T5 组合模型霸榜过 SuperGLUE，该模型在语言模型基准测试榜 GLUE 和 SuperGLUE 上得分均不同程度地超过 T5 的基础水平，也算是正常发挥。微调正则化结果 虽然模型距离目前榜首的 DeBERTa 组合模型还有较长的...
表 14：T5 模型众多变体在各个任务上的性能。Small、Base、Large、3B 和 11B 表示模型参数量分别为 6000 万、2.2 亿、7.7 亿、30 亿和 110 亿。每个表的第一行列出了该任务之前的 SOTA 得分。总体而言，在实验的 24 项任务中，T5 模型在其中的 17 个任务上都取得了 SOTA 性能。它在 GLUE 基准中的...
寻找一个在SST2上表现出色的大模型，我选择了huggingface上的T5-Base-finetuned-on-SST2。在测试中，我发现它的测试准确率接近0.95（0.949），表现相当不错。同时，我还推荐了roberta_large模型，它的效果能达到95.7%。由于T5-Base并非专门用于分类任务，需要进行一些调整。在提供的链接中，作者通过...