最后t5-small的模型文件如下: t5-small pytorch_model.bin t5-small_config.json t5-small_tokenizer.json (暂时未涉及) 转换 -> T5Model预训练参数转换.ipynb 下载好相关文件后,因为使用的深度学习框架的差异,我们需要将pytorch_model.bin转换为ckpt格式。在这里以T5-small为例。首先我们将下载好的文件加载进原...
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...
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...
"transformers","sentencepiece"])def build_tokenizer(): from transformers import T5Tokenizer #从Hugging face加载分词器 tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("t5-small") return tokenizer@model("t5-english-to-sql")@fabric("f-gpu-small")@pip_requirements(packages=["torch","transformers...
checkpoint_path = '/root/kg/bert/mt5/mt5_small/model.ckpt-1000000' spm_path = '/root/kg/bert/mt5/sentencepiece.model' # 加载分词器 tokenizer = SpTokenizer(spm_path, token_start=None, token_end='</s>') # 加载模型 t5 = build_transformer_model( ...
在本课中,我们将在Billsum数据集的加利福尼亚州账单子集上对T5-small模型进行微调。我们还可以微调其他模型,包括我们在上一课3.1中使用的Google的PEGASUS模型。然而,为了便于说明,我们在本教程中只使用较小的模型(t5-small)来演示微调步骤。 一、从Hugging Face安装transformer和数据集 ...
需要找一个在SST2上表现较好的大模型，huggingface 上逛了一逛锁定了 T5-Base-finetuned-on-SST2，...
#从Hugging face中加载预训练模型 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()
gpt2中文模型:gpt2中文通用模型和字典下载地址:https://pan.baidu.com/s/1vTYc8fJUmlQrre5p0JRelw 密码: f5un,下载好即可在 examples/seq2seq/gpt2_text_writting.py 中进行续写测试。 t5中文模型(支持base、small),预训练参数下载:https://github.com/renmada/t5-pegasus-pytorch SimBert模型,相似句的生成...
T5模型训练并开放了以下5个从小到大版本的预训练模型权重：Small：这是最小的版本，使用8头注意力机制...