近日,Google 在最新一篇共有 53 页的论文《Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer》中,提出了一个最新的预训练模型 T5(全称 Text-To-Text Transfer Transformer),其参数量达到了 110 亿,要知道 Bert Large 模型的参数量不过才 3.4 亿,是后者的 32 倍多。 Google...
此外，如果设计一个与 T5-Large 所需 FLOPs 相同的 Switch 模型（Switch-Large），上述提升还会更加明显。 下游任务中的结果 微调 这里使用的基线方法是经过高度调参、具备 223M 参数的 T5-Base 和具备 739M 参数的 T5-Large 模型。针对这两个模型，该研究作者设计了具备更多参数的 FLOP-matched Switch Transforme...
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 基准中的平...
模型参数量大：T5的模型参数量较大，需要较高的存储空间和计算资源，对于一些资源受限的场景可能会有一定...
fromtransformersimportT5Tokenizer,T5ForConditionalGeneration# 选择模型大小,常见的有 "t5-small", "t5-base", "t5-large", "t5-3b" 和 "t5-11b"model_name = "t5-small"# 加载分词器tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(model_name)# 加载预训练模型model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(...
该文T5 模型在 SuperGLUE 上屠榜,背后仍然是 Google 各方面强大的资源,软件上有支持复杂模型和并行计算的 TensorFlow,硬件上有专为机器学习设计的大量 TPU 及其计算资源。看看 T5 远超 BERT Large 的参数量就令人惊掉了下巴。T5 会不会成为下一阶段 NLP 研究的预训练标配呢? 该文长达 52 页,第一章是迁移学...
总的来说,在我们的内部实验里边,模型够大、数据够多以及有监督预训练都是 T5 成功的关键因素,“万事皆可 Seq2Seq ”则提供了有效地融合这些关键因素的方案。 1.2 结果 T5 的主要战绩汇总如下表: ▲ T5的战绩汇总 除了屠了多个榜单之外,T5 还对整个训练流程中很多可调的超参数都调试了一遍,比如模型架构究竟用...
随着GPT-3等大模型出现,Language model(LM)变成了Large Language model(LLM),会出现新的应用方法,就是In-context few-shot learning。由于训练数据集有“问题1,解答1。问题2,解答2。”这样的数据存在,模型可以自动预测下一句。例如模...
Large,Encoder 和 Decoder 都用 BERT-large 设置,除了层数只用 12 层; 3B(Billion)和11B,层数都用 24 层,不同的是其中头数量和前向层的维度。 11B 的模型最后在 GLUE,SuperGLUE,SQuAD,还有 CNN/DM 上取得了 SOTA,而 WMT 则没有。看了性能表之后,我猜想之所以会有 3B 和 11B 模型出现,主要是为了刷榜。
模型参数数量为 1.17 亿。 GPT-2 模型参数: 同样使用了 字节对 编码构建字典,字典的大小为 50,257; 滑动窗口的大小为 1,024; batch size的大小为 512; Layer Normalization移动到了每一块的输入部分,在每个self-attention之后额外添加了一个Layer Normalization; 将残差层的初始化值用 1/\sqrt{N} 进行缩放,...