版本编码/解码模块数隐藏层维度注意力头数总参数量 T5-Small 6/6 512 8 6000万 T5-Base 12/12 768 12 2.2亿 T5-Large 24/24 1024 16 7.7亿 T5-3B 24/24 1024 32 28亿 T5-11B 24/24 1024 128 110亿 预训练创新 基于C4(Colossal Clean Crawled Corpus)数据集,规模约750GB 采用Span Corruption预训练...
base版本:24层,隐层768维,12个注意力头,参数量为220M small版本:12层,隐层 512维,8个注意力头,参数量约为60M Large版本:48层,隐层1024维,16个注意力头,参数量约为770M 3B和11B版本:48层,隐层1024维,分别为32/128个注意力头,参数量达到了 2.8B和11B 多任务预训练:在非监督预训练时,混合有监督任务...
58汽车全面对比Small RS和风行T5配置参数,从油耗、口碑等方面为车友提供准确的Small RS和风行T5数据参考,更多购车评测尽在58汽车。
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表 14：T5 模型众多变体在各个任务上的性能。Small、Base、Large、3B 和 11B 表示模型参数量分别为 6000 万、2.2 亿、7.7 亿、30 亿和 110 亿。每个表的第一行列出了该任务之前的 SOTA 得分。总体而言，在实验的 24 项任务中，T5 模型在其中的 17 个任务上都取得了 SOTA 性能。它在 GLUE 基准中的...
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...
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,有必要精简一下这个 Embedding 层了。 对模型的精简很简单,只需要在两个 Embedding 矩阵中删除不需要的行就行了,关键在于如何决定要保留的 to...
T5预训练模型参数大小分为: T5Modelpytorch_model.bin small 242MB base 892MB large 2.95GB 3b 11.4GB 11b 45.2GB 预训练参数下载及转换为ckpt 下载 T5预训练模型参数及文件可以从huggingface官方直接下载,huggingface也提供了hf_hub_url能够直接输出文件的下载链接。因为使用的是Ubuntu,所有可以直接用wget命令进行下...
T5_VARIANT = 't5-small' t5_model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(T5_VARIANT) tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(T5_VARIANT) config = T5Config(T5_VARIANT) 然后,您可以将此模型用于各种 NLP 任务,例如,从英语翻译为德语: print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=Truinp...