from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHeadtokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("t5-base") # 也可以选择其他大小的T5模型，如t5-small、t5-large等model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained("t5-base")text = ['Hello world!', 'Hello python!'] # 输入文本inputs = tokenizer...
def train(epoch, tokenizer, model, device, loader, optimizer): import torch model.train() for _,data in enumerate(loader, 0): y = data['target_ids'].to(device, dtype = torch.long) y_ids = y[:, :-1].contiguous() lm_labels = y[:, 1:].clone().detach() ...
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...
```python from transformers import T5Tokenizer, 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 = T5ForConditiona...
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。
In this paper, a generative learning method based on large-scale language models is adopted, which fuses encrypted traffic features into the T5 language model. The fine-tune T5 model conducts transfer learning with a small amount of data and achieve good classification accuracy. Compared with the...
多种Model size, baseline参数有220M,然后T5-small有60M参数,T5-large有770M参数,T5-3B,T5-11B分别有3B和11B参数。 预训练时加入下游的multi-task的监督数据。 得到的效果如下,可以看到,T5在17/24任务上达到的比之前好的效果。另外,需要注意到,在所有的翻译任务上T5都没有好效果,是因为T5只在英文数据上做了...
class CalculatorT5_Base(nn.Module): """ Calculator model for the roberta xxlarge v2 ...
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。
「Flan-T5」是Google最新的一篇工作,通过在超大规模的任务上进行微调,让语言模型具备了极强的泛化性能,做到单个模型就可以在1800多个NLP任务上都能有很好的表现。这意味着模型一旦训练完毕,可以直接在几乎全部的NLP任务上直接使用,实现「One model for ALL tasks」,这就非常有诱惑力!