文本到文本传输转换器(T5)是一种预训练的编码器-解码器模型,将所有NLP任务处理为统一的文本到文本格式,其中输入和输出始终是文本字符串。T5-Small是有6000万个参数的检查点。 对于不同的任务,我们需要在输入前添加不同的前缀,以告诉T5任务是什么。例如,如果任务是将英语文本翻译成德语文本,则应该在输入的英语文本...
uer_t5-small-chinese-cluecorpussmall.zip2023-11-29194.69MB 文档 Chinese T5 Model description This is the set of Chinese T5 models pre-trained byUER-py, which is introduced inthis paper. Besides, the models could also be pre-trained byTencentPretrainintroduced inthis paper, which inherits UER...
license : apache-2.0model_specific_defaults : ordereddict({'apply_deepspeed': 'true', 'apply_lora': 'true', 'apply_ort': 'true'})SharedComputeCapacityEnabledmlflow_flavor : transformerstask : text-translationhiddenlayerscannedhuggingface_model_id : t5-smallinference_compute_allow_list : ['Standard...
在机器翻译和摘要任务上使用beam search 实验结果方面:Small版60M、Base版220M、Large版770M、3B版本、11B版本效果如下: 从结果上看,虽然T5参数量更大,但是相比之前ensemble多个模型取得的SOTA相比,计算效率更高。 三、结论和思考 预训练时代NLP各项任务的模型实现了大一统,T5在此基础上又往前迈了一步,在任务形式上...
upload all t5-small-ssm files 4年前 README Abstract languagedatasetslicense en c4 wikipedia apache-2.0 Google's T5 for Closed Book Question Answering. The model was pre-trained using T5's denoising objective on C4 and subsequently additionally pre-trained using REALM's salient span masking ...
同样的方法也可以用于小型 transformer 模型,如 T5 small 和 BERT ,以及具有数万亿参数的大型模型,如 GPT-3 。 Triton 和 FasterTransformer 使用张量和管道并行等技术提供优化和高度加速的推理,以实现所有模型的低延迟和高吞吐量。 阅读更多关于Triton和FasterTransformer或访问fastertransformer_backend本文中...
from_pretrained("t5-small") return tokenizer @model("t5-english-to-sql") @fabric("f-gpu-small") @pip_requirements(packages=["torch","transformers","sentencepiece"]) def build_model(): from torch.utils.data import Dataset, DataLoader, RandomSampler, SequentialSampler from transformers import ...
Hugging Face 模型镜像/t5-small 代码Issues0Pull Requests0Wiki统计流水线 服务 Gitee Pages JavaDoc PHPDoc 质量分析 Jenkins for Gitee 腾讯云托管 腾讯云 Serverless 悬镜安全 阿里云 SAE Codeblitz 我知道了,不再自动展开 服务由悬镜安全提供技术支持 丰富的语言支持,海量知识库支撑 ...
"SEED"]) np.random.seed(parameters["SEED"]) torch.backends.cudnn.deterministic = True #从Layer层加载分词器 tokenizer = layer.get_model("t5-tokenizer").get_train() #从Hugging face中加载预训练模型 model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5-small") device = '...
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5-small") device = 'cuda' if cuda.is_available() else 'cpu' model.to(device) dataframe = layer.get_dataset("english_sql_translations").to_pandas() source_text = "query" target_text = "sql" ...