然而,mT5涵盖了101种语言,总词表有25万,而且它采用的T5.1.1结构的Softmax还不共享参数,这就导致了Embedding层占用了相当多的参数量,比如mT5 small的参数量为3亿,其中Embedding相关的就占了2.5亿,关键是里边的大部分参数我们都用不上,纯粹是不必要的浪费。因此,对于主要关心中文任务的我们来说,有必要精简一下这...
以下是使用transformers库中的AutoTokenizer和AutoModelWithLMHead来加载和运行T5模型的一个简单示例：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_pretrain...
这样说吧,用 mT5 small 版本 finetune 出来的 CSL 标题生成模型,BLEU 指标能持平基于 WoBERT 的 UniLM 模型,并且解码速度快 130%;而用 mT5 base 版本 finetune 出来的 CSL 标题生成模型,指标能超过基于 WoBERT 的 UniLM 模型 1% 以上,并且解码速度也能快 60%。 说白了,确实是又快又好。至于设备要求,平时...
然而,mT5涵盖了101种语言,总词表有25万,而且它采用的T5.1.1结构的Softmax还不共享参数,这就导致了Embedding层占用了相当多的参数量,比如mT5 small的参数量为3亿,其中Embedding相关的就占了2.5亿,关键是里边的大部分参数我们都用不上,纯粹是不必要的浪费。因此,对于主要关心中文任务的我们来说,有必要精简一下这...
Small:这是最小的版本,使用8头注意力机制,每个编码器和解码器只包含6层,总共有6千万参数; Base:这是基础版本,使用12头注意力机制,每个编码器和解码器只包含12层,总共有2.2亿参数; Large:这是相比于Base更大的版本,模型参数类比BERT-large版本,使用16头注意力机制,每个编码器和解码器包含24层,总共有7.7亿参数...
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 ...
T5-CSC - byt5-small GPU 0.5220 0.3941 0.4491 111 Mengzi-T5-CSC shibing624/mengzi-t5-base-chinese-correction mengzi-t5-base GPU 0.8321 0.6390 0.7229 214 ConvSeq2Seq-CSC - ConvSeq2Seq GPU 0.2415 0.1436 0.1801 6 ChatGLM-6B-CSC shibing624/chatglm-6b-csc-zh-lora ChatGLM GPU 0.5263 0.4052...
T5-CSC - byt5-small GPU 0.5220 0.3941 0.4491 111 Mengzi-T5-CSC shibing624/mengzi-t5-base-chinese-correction mengzi-t5-base GPU 0.8321 0.6390 0.7229 214 ConvSeq2Seq-CSC - ConvSeq2Seq GPU 0.2415 0.1436 0.1801 6 ChatGLM-6B-CSC shibing624/chatglm-6b-csc-zh-lora ChatGLM GPU 0.5263 0.4052...
短的;矮的/shout 喊;叫 5.horse 马/house 6.shoe 鞋 7.make做;制 /cake蛋糕;糕饼 8.thin瘦的 9.some 一些 10.forty 四十 11.fifteen十五 12.twenty .十 13.skate 溜冰;滑冰 14.either 也 15.basketball 篮球 16.coffee 咖啡 17.grape 葡萄/glass 玻璃 18.small 小的 19.juice 果汁 20....
•Small mounting area of 23.4mm2. •SMD type suitable for automatic & high density sur- face mounting. •Plastic mold package containing highly reliable tubu- lar type quartz crystal. •Excellent shock and heat resistance. APPLICATIONS ...