output: (tensor(1,vocab_size), tensor(1,vocab_size),tensor(1,vocab_size)) (tensor([[ -45....
Longer training:1m steps,每个batch是2^11个长度512的sequence Model sizes:五个大小级别,base,small,large,3B和11B Multi-task pre-training:虽然效果上也没啥太大作用,但是训练的时候可以用来监控收敛情况,所以就加上吧。 Fine-tuning on individual GLUE and SuperGLUE tasks:因为这俩任务的数据比较少,所以做了...
模型: encoder-decoder架构,编码层和解码层都是12层,一共有220M个参数,大概是BERT_{BASE}的两倍; 训练: 训练时,采用teacher forcing和cross-entropy作为损失函数,预测时,采用gready decoding; 预训练: 在C4训练集上训练2^{19}个step,最大长度为512,batch size为128,则训练一共能见到约2^{35}\approx34B个tok...
使用相对小的数据量,增大batch size和training epochs。使用batch size 为211,训练了100w个steps,序列长度为512。 (3)Model size 和BERT一致。 编辑于 2020-05-29 20:55 内容所属专栏 我想学NLP 一起学习NLP 订阅专栏 PLM 自然语言处理 机器学习 赞同添加评论 分享喜欢收藏申请转载 ...
3.4.2 Pre-training dataset size 本文创建C4的方法旨在能够创建非常大的预训练数据集。对大量数据的访问使我们能够对模型进行预训练,而无需重复样本。目前尚不清楚在预训练期间重复样本是会对下游性能有所帮助还是有害,因为我们的预训练目标本身就是随机的,并且可以帮助防止模型多次看到相同的数据。
Reduce the model size by3Xusing quantization. Up to5Xspeedup compared to PyTorch execution for greedy search and3-4Xfor beam search. The benchmarks are the result of the T5-base model tested on English to French translation. Onnx model ...
左,Baseline model:standard encoder-decoder Transformer Encoder,Decoder的size和configuration和BERT-base相似,共220m个参数,差不多是Bert-base参数的2倍; encoder是fully-visible,做self-attention; decoder是auto-regressive,每个output timestep,根据predicted distribution选择输出token,作为下一个输入,输出下一个predicte...
from datasets import load_datasetfrom transformers import AutoTokenizerimport numpy as np# Load dataset from the hubdataset = load_dataset(dataset_id,name=dataset_config)# Load tokenizer of FLAN-t5-basetokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)print(f"Train dataset size: {len(dataset['...
('t5-small') t5_prepared_Text = "summarize: "+some_preprocess_text tokenized_text = tokenizer.encode(t5_prepared_Text, max_length=1024,return_tensors="pt") summary_ids = model.generate(tokenized_text, num_beams=4, no_repeat_ngram_size=2, min_length=30, max_length=100, early_stopping...
outs = model.generate(input_ids=inputs["input_ids"], attention_mask=inputs["attention_mask"], max_length=128, no_repeat_ngram_size=4, num_beams=4) # 解码输出以获得翻译文本 translated_text = tokenizer.decode(outs[0], skip_special_tokens=False) ...