train for 1M steps rather than 0.5M of Baseline 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...
t5-large (pytorch)0.2940150.3157740.508677 TheHuggingFace model hubsupports private models. To use a private, pre-trained version of T5 with fastT5 you first must have authenticated into HuggingFace ecosystem with$ transformers-cli login. Then, when using fastT5, there is an extra import and call...
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() ...
如表1,在GLUE测试集合上,T5-Base, T5-Large比同计算量(FLOPs)下的BERT-Base,BERT-Large模型,平均分分别高4、6分,达到了82.7、86.4分。同时,T5-Small小模型的效果接近BERT-Base效果,大模型T5-3B, T5-11B相比T5-Large, 进一步提高了2-3分。 表1: T5和BERT在GLUE 测试集合上的效果比较 2.模型结构与训练 ...
= 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['train'])}")print(f"Test dataset size: {len(dataset['test'])}")# Train dataset size: 287113# Test dataset size: ...
= 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['train'])}")print(f"Test dataset size:{len(dataset['test'])}")# Train dataset size: 287113# Test dataset size: 11490...
人们现在不仅可以使用LLM(Large Language Model,大型语言模型),还可以教它们新的技能,这称作是迁移学习。该方法中,可以使用预训练模型作为起点,而且即使使用较小的标记数据集,与单独使用数据进行训练相比,您仍然可以获得出色的性能。 在本教程中,我们将使用谷歌的文本到文本(text-to-text)生成模型T5,并使用自定义数据...
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) print(f"Train dataset size:{len(dataset['train'])}") print(f"Test dataset size:{len(dataset['test'])}") # Train dataset size: 287113 # Test dataset size: 11490 我们在配置文件中定义了一个prompt_template,其可用于来构建指令提示,以提高我...
Language model:Transformer 中的解码器用于自回归生成输出序列,即在每个输出时间步,都会从模型的预测分布中选取令牌,然后将选取的令牌再输入到模型中为下一个输出时间步做出预测。这样,可以将 Transformer 解码器用作语言模型,即仅训练用于下一步预测的模型。此架构的示意图如图 4 中间所示。实际上,针对NLP的迁移学习...
人们现在不仅可以使用LLM(Large Language Model,大型语言模型),还可以教它们新的技能,这称作是迁移学习。该方法中,可以使用预训练模型作为起点,而且即使使用较小的标记数据集,与单独使用数据进行训练相比,您仍然可以获得出色的性能。 在本教程中,我们将使用谷歌的文本到文本(text-to-text)生成模型T5,并使用自定义数据...