谷歌T5是一个纯英语语料预训练模型,mT5是一个多语言(含部分中文)的集合数据集进行训练得到的预训练模型。那么完全基于中文做训练的T5式预训练模型效果是怎么样的呢?那就是这个T5-PEGASUS。 中文T5-PEGASUS的模型结构方面与mt5是一致的,主要在预训练任务上及数据上有不同 。T5-PEGASUS预训练采用的是文本摘要任务,数...
mT5基于T5.1.1版本，扩展到多语言且进行了改进，如使用GeLU激活函数、预训练时移除dropout等。mT5的跨语言实验验证了其多语种能力。针对中文，T5-PEGASUS采用文本摘要任务训练，与mT5结构相同，但数据和任务不同，效果优于纯英文的T5和多语种的mT5。在实践中，实验者使用mT5和T5-PEGASUS进行了文本分类和...
诚然,mT5 做中文生成任务也是一个可用的方案,但缺乏完全由中文语料训练出来模型总感觉有点别扭,于是决心要搞一个出来。 经过反复斟酌测试,我们决定以 mT5 为基础架构和初始权重,先结合中文的特点完善 Tokenizer,然后模仿 PEGASUS [1] 来构建预训练任务,从而训练一版新的 T5 模型,这就是本文所开源的 T5 PEGASUS。
本文主要分享了我们的中文生成式预训练模型T5 PEGASUS,它以mT5为基础,在中文语料上使用PEGASUS式的伪摘要预训练,最终有着不错的文本生成表现,尤其是出色的小样本学习能力,欢迎有文本生成需求的读者使用。
顾名思义，T5 PEGASUS是T5和PEGASUS的结合。其中，T5的思想是将一切NLP任务都转化为NLG任务来处理，跟最近很火的GPT3有一定的相通之处，它代表了自然语言处理的终极理想“万事都以自然语言表达”，也成为NLG研究的重要参考方向，本次开源的模型也正是在T5的多国语言版（mT5）的基础上进行改进的；而PEGASUS是Google...
通过实验证明,基于Pegasus的模型在提取重要句子的任务中表现出色。与传统的基于特征工程的方法相比,该模型能够更好地理解文本的语义和结构,并准确地捕捉到重要信息。和T5模型一样,Pegasus模型也适用于英文,无法直接用于中文领域,因此,预训练的中文生成式模型T5 Pegasus[4]被提出,该模型以mT5为基础架构和初始权重,结合...
中文生成式预训练模型,以mT5为基础架构和初始权重,通过类似PEGASUS的方式进行预训练。 详情可见: ://kexue.fm/archives/8209 分词器 我们将T5 PEGASUS的令牌生成器转换成BERT的令牌生成器,它对中文更友好。同时,我们重新排列一版词表,从而里边的字,词都更加完善,目前的vocab.txt共包含5万个token,真正覆盖了中文的...
Here is 1 public repository matching this topic... Star5 Transformer based abstractive summarization models: mT5, T5 Pegasus, GPT-2 are implemented for Chinese text summarization. pytorchtext-summarizationgpt-2t5t5-pegasus UpdatedMar 21, 2022 ...
t5-pegasus-baseimxly/t5-pegasus t5-pegasus-smallimxly/t5-pegasus-small t5-copyimxly/t5-copy t5-copy-summaryimxly/t5-copy-summary how to use pytorch1.7.0 + transformers4.3.3 fromtokenizerimportT5PegasusTokenizerfromtransformers.models.mt5.modeling_mt5importMT5ForConditionalGenerationmodel_path='./'...
经过反复斟酌测试,我们决定以 mT5 为基础架构和初始权重,先结合中文的特点完善 Tokenizer,然后模仿 PEGASUS [1] 来构建预训练任务,从而训练一版新的 T5 模型,这就是本文所开源的 T5 PEGASUS。 Tokenizer 首先,这里介绍我们对 Tokenizer 的完善工作。mT5 使用的 Tokenizer 是 sentencepiece [2],这是一个 C++ 所写...