在CSL 和 LCSTS 两个文本生成任务上,T5 PEGASUS 是我们已知的所有模型中的 SOTA: 更重要的是,T5 PEGASUS 有着非常出色的小样本学习能力: 哪怕样本标注样本降低到 10 个,T5 PEGASUS 依然可以微调出一个摘要(标题)生成模型出来,性能显著超过其他模型。在 LCSTS上,T5 PEGASUS 具有类似的小样本学习效果,只不过非 T...
目前开源的T5 PEGASUS是base版,总参数量为2.75亿,训练时最大长度为512,batch_size为96,学习率为10^{-4},使用6张3090训练了100万步,训练时间约13天,数据是30多G的精处理通用语料,训练acc约47%,训练loss约2.97。模型使用bert4keras进行编写、训练和测试。 Github地址:https://github.com/ZhuiyiTechnology/t5-pe...
Pavansomisetty21/Unified-Language-Processing-with-ERNIE-T5-and-Pegasus Sponsor Star2 Code Issues Pull requests In this we explore the large language models like Pegasus ,ERNIE and T5 Large pegasust5-modelllmst5-baset5-large UpdatedAug 9, 2024 ...
t5-pegasus-base0.0870.42990.18340.2675 t5-copy0.0890.42570.18140.2626 使用t5-copy模型transformers的版本不能高于4.12.0pytorch-lightning<=1.4.9 下载模型 模型名MODEL_NAME t5-pegasus-baseimxly/t5-pegasus t5-pegasus-smallimxly/t5-pegasus-small
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...
最近bert_seq2seq框架支持t5模型了,可以很轻松的调用中文t5进行预测输出,模型的话是使用了追一科技训练的中文t5,因为追一提供的是tf的模型,而有个大佬将其转换成了torch版本, https://github.com/renmada/t5-pegasus-pytorchgithub.com/renmada/t5-pegasus-pytorch 因此我们使用这个中文预训练参数即可。 简单使...
Construct a Pegasus tokenizer. Based on WordPiece.This tokenizer inherits from [`PreTrainedTokenizer`] which contains most of the main methods. Users should refer to this superclass for more information regarding those methods.Args: vocab_file (`str`): ...
[ALBERT](../model_doc/albert), [BART](../model_doc/bart), [BERT](../model_doc/bert), [BigBird](../model_doc/big_bird), [BigBird-Pegasus](../model_doc/bigbird_pegasus), [BLOOM](../model_doc/bloom), [CamemBERT](../model_doc/camembert), [CANINE](../model_doc/canine), [...
nlptransformerscolabbarttransfer-learningpegasussequence-modelsabstractive-summarizationhuggingfacet5-model UpdatedFeb 18, 2021 Python gsarti/it5 Star30 Code Issues Pull requests Materials for "IT5: Large-scale Text-to-text Pretraining for Italian Language Understanding and Generation" 🇮🇹 ...
bert_seq2seq的DDP(分布式训练)版本。 此项目是对bert_seq2seq项目的重构并且很好的支持pytorch的DDP多卡训练。examples里面是各种训练例子,data中是样例数据。 本项目可以轻松调用不同种类transformer结构的模型(Bert、Roberta、T5、Nezha、Bart等)针对不同的任务(生成、序列标注、文本分类、关系抽取、命名实体识别等)进...