T5 第8页

“万物皆可Seq2Seq” | 忠于原文的T5手写论文翻译

《ExploringtheLimitsofTransferLearningwithaUnifiedText-to-TextTransformer》摘要/AbstractTransferlearning,whereamodelisfirstpre-trainedonadata-richtaskbeforebeingfinetunedonadownstreamtask,hasemergedasapow

訢詡·2023-01-17 13:34

【论文阅读 T5】Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer

文章目录ForewordIntroSettingModelTheColossalCleanCrawledCorpusDownstreamTasksInputandOutputFormatExperimentsBaselinesModelTrainingUnsupervisedObjectiveBaselinePerformanceArchitectureModelStructureComparin

长命百岁️·2023-01-17 13:03

Effective Sequence-to-Sequence Dialogue State Tracking论文笔记

粗读了一下，大概是说seq2seq很好，但是怎么在DST上使用它们还没有被系统地研究过，从两个角度来研究怎么更好使用seq2seq来匹配dst任务：一个是从预训练的任务（用T5的大量不同预训练setups

我是汪汪酱·2023-01-11 17:48

深度学习01 基本概念简介李宏毅2022

supervisedlearningself-supervisedlearning，pre-train（模型先练基本功downstreamtasks下游任务这个可以理解为，训练了编码器，也可以叫特征提取器GPT-3>T5

linyuxi_loretta·2023-01-11 06:13

T5或GPT等生成模型，如何计算模型输出特定文本的概率？

T5属于生成模型，不同于Bert的掩码预测（完形填空）任务，掩码预测可以直接给出[mask]为某token的概率，而生成模型由于输出的文本长度是不确定的，所以计算概率更加复杂。

防搞活机·2023-01-10 09:48

gpt笔记

LanguageModelsareFew-ShotLearners(PaperExplained)代码：gpt-4chan代码gpt-3论文几种前沿NLP模型的对比参考Gpt,gpt2,gpt3,bert,roberta,t5

Melody2050·2023-01-09 09:56

PyTorch+TensorRT！20倍推理加速！

机器学习与AI生成创作·2023-01-07 22:19

生成模型的中Attention Mask说明

生成模型中的AttentionMask说明最近在做文本生成任务，例如诗歌生成，问题生成，摘要生成等，使用了Bart模型，CPT模型，mt5模型，t5模型等。

xuanningmeng·2023-01-07 07:47

CPT文本生成

huggingface中的transformers中提供了T5，MT5，BART，GPT，GPT2等模型方便进行生成式任务。我最近在看了一个关于预训练模型CPT的介绍，也可以进行生成式任务。

xuanningmeng·2023-01-07 07:17

【回答问题】ChatGPT上线了！给我推荐20个比较流行的知识蒸馏模型/方法/源码

个比较流行的深度学习知识蒸馏实现源码给我推荐20个比较流行的知识蒸馏模型好的，以下是比较流行的知识蒸馏模型：中文版BERT中文版RoBERTa中文版ALBERT中文版ELECTRA中文版GPT-3中文版T5

源代码杀手·2023-01-06 19:09

低位启动源码

2,0,1);T2:=LLV(LOW,5);T3:=HHV(HIGH,4);T4:=100EMA(EMA((C-REF(C,1)),6),6)/EMA(EMA(ABS((C-REF(C,1))),6),6);T5

如鹿觅水·2023-01-06 18:36

【回答问题】ChatGPT上线了！给我推荐20个比较流行的nlp预训练模型

源代码杀手·2023-01-03 18:01

Gpt,gpt2,gpt3,bert,roberta,t5模型区别分析

Gpt,gpt2,gpt3,bert,roberta,t5模型区别分析只有decoder：GPT：仅使用上文进行编码GPT2:仍然仅使用上文进行编码（因为要处理生成任务）。但是模型更大，数据量更多。

小星星么么哒·2023-01-02 10:35

全面讲述BERT、GPT、T5等大模型，附Slides...

视学算法报道来源：专知编辑：Aeneas【导读】本课程旨在帮助您在自然语言处理方面进行前沿研究，特别是与预训练语言模型相关的主题。在过去3-4年中，大型语言模型(LLMs)彻底改变了自然语言处理(NLP)领域。它们构成了最先进的系统的基础，在解决广泛的自然语言理解和生成任务时无处不在。随着前所未有的潜力和能力，这些模型也带来了新的道德和可扩展性挑战。本课程旨在涵盖围绕预训练语言模型的前沿研究课题。

视学算法·2022-12-31 20:20

李宏毅机器学习（六）自监督学习（一）

学习内容前情提要BERT与芝麻街这些都是BERT的组件BERT与进击的巨人BERT（340M参数）ELMO（94M）GPT-2（1542M）Megatron（8B）T5（11B）TuringNLG（17billion

追赶早晨·2022-12-30 21:33

调用t5模型的过程

transformer调用t5模型过程的代码fromtransformersimportT5Tokenizer,T5ForConditionalGenerationtokenizer=T5Tokenizer.from_pretrained

唐僧爱吃唐僧肉·2022-12-28 18:12

T5 模型：NLP Text-to-Text 预训练模型

T5模型：NLPText-to-Text预训练模型摘要迁移学习，即首先对模型进行数据丰富任务的预训练，然后再对下游任务进行微调，已经成为自然语言处理(NLP)中的一项强大技术。

发呆的比目鱼·2022-12-28 18:40

T5 的尝试

T5论文介绍：TransformerT5模型慢慢读_冬炫的博客-CSDN博客0背景1.出错位置：self.hparams=hparams改为self.save_hyperparameters(hparams

咪咕班克斯·2022-12-28 18:10

创新实训(12)-生成式文本摘要之T5

创新实训(12)-生成式文本摘要之T51.简介T5：Text-To-Text-Transfer-Transformer的简称，是Google在2019年提出的一个新的NLP模型。

ttxs69·2022-12-28 18:09

NLP: 0基础应用T5模型进行文本翻译代码实例～

引入库2.导入模型，本文使用t5-base3.使用分词器对目标文本进行分词4.对刚刚生成的分词结果进行目标语言的生成工作5.对生成的目标语言进行解码工作，就可得到目标语言的文本，并打印前言Google的T5

Efred.D·2022-12-28 18:08

NLP实践——以T5模型为例训练seq2seq模型

NLP实践——以T5模型为例训练seq2seq模型0.介绍1.数据下载与加载2.创建模型3.训练评估函数4.模型训练5.模型预测0.介绍回顾这两年NLP领域的研究，生成式模型可谓是一大热门方向，huggingface

常鸿宇·2022-12-28 18:38

T5模型在训练过程中实时计算验证集上准确度，自定义compute_metrics

T5模型不同于BERT类模型，它是一个seq2seq模型，在训练过程中预测结果实时返回的是字典长度的置信度。

JY HUA·2022-12-28 18:38

NLP Prompting for Text Classification（1）

UniFew将例子转换为多选题-答案(QA)格式，使用UnifiedQA，一个在大量QA对上进一步预训练的T5模型进行答案生

西瓜次郎·2022-12-21 05:24

自监督模型 Self-supervised learning（李宏毅2022

这个红色的怪物叫做ELMo、最早的self-supervisedlearningmodel作业四的模型也是个transformer，只有0.1个million最早的是ELMoCookieMonster等你来凑T5

linyuxi_loretta·2022-12-20 19:04

408 | 【2022年】计算机统考真题自用回顾知识点整理

一、数据结构T1：时间复杂度——直接求程序执行的次数T5：哈夫曼树（最优二叉树）与哈夫曼编码定义结点带权路径长度：从根到任一节点的路径长度（经过的边数）与该结点权值的乘积树的带权路径长度WPL：所有叶节点的带权路径长度之和哈夫曼树

西皮呦·2022-12-15 17:30

T5 模型：NLP Text-to-Text 预训练模型超大规模探索

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2022-12-15 05:27

T5 模型：NLP Text-to-Text 预训练模型+数据清洗

简单总结T5模型：T5模型：是一个端到端，text-to-text预训练模型T5模型也是训练七十个模型中一个较通用的一个框架。

Cchaofan·2022-12-15 05:23

英伟达PyTorch优化神器TensorRT重磅更新！10亿参数大模型实时运行，GPT推理加速21倍...

与原始PyTorch模型相比，TensorRT可以将T5、GPT-2的延迟降低9到21倍。众所周知，PyTorch和TensorFlow是两个非常受欢迎的深度学习框架。

视学算法·2022-12-14 20:40

T5： Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer（2019-10-23）

模型概述T5提出一个统一的模型框架，将各种NLP任务都视为Text-to-Text任务，也就是输入为Text，输出也为Text的任务。

不负韶华ღ·2022-12-14 03:38

NLP-预训练模型-2019-NLU+NLG：T5【Text-to-Text 预训练模型超大规模探索】【微调T5用于文本摘要】

月，Google在《ExploringtheLimitsofTransferLearningwithaUnifiedText-to-TextTransformer》这篇论文中提出了一个最新的预训练模型T5

u013250861·2022-12-13 09:14

大模型算法几亿个参数

系统性学习系统入门深度学习，直击算法工程师-慕课网历史爆火的chatGPT，和它的前世今生-虎嗅网自从Bert炸街后，跟风效仿的改进模型也就越来越多了，比如albert、roberta、ERNIE，BART、XLNET、T5

个人渣记录仅为自己搜索用·2022-12-12 23:19

乘风破浪的Seq2Seq模型：在事件抽取上的应用

作者|王增志单位|南京理工大学硕士生研究方向|情感分析与观点挖掘引言2020年自然语言处理方向出现了很多令人印象深刻的工作,其中就包括了这一系列Seq2Seq大规模预训练语言模型，比如BART[1]，T5

PaperWeekly·2022-12-10 14:30

来自北大算法课的Leetcode题解：1154. 一年中的第几天

%E4%B8%80%E5%B9%B4%E4%B8%AD%E7%9A%84%E7%AC%AC%E5%87%A0%E5%A4%A9.py解法1(T5%S41%)：直接调用库函数将元旦和当前时间都转换为Date

doubleZ0108·2022-12-10 11:22

花三个月吃透京东T8推荐的178页京东基础架构建设之路，入职定T5

前言蓦然回首自己做开发已经十年了，这十年中我获得了很多，技术能力、培训、出国、大公司的经历，还有很多很好的朋友。但再仔细一想，这十年中我至少浪费了五年时间，这五年可以足够让自己成长为一个优秀的程序员，可惜我错过了，我用这五年时间和很多程序员一样在困惑和迷茫中找不到出路！路其实一直都在那里，只是我们看不到而已！以前我一直被公司和技术牵着走，并不是自己在选择技术，而是不自觉地被推到了这个位置上。想想有

小二上酒8·2022-12-09 07:06

排名预测系统

本来只有一道题，即为你们看到的T5，经过讨论后决定降低难度，分为五个部分，这五个部分由简单到难，最终实现一个较为复杂的系统，这也启示着我们，如果一道题目较为复杂，那么试着抓住主干，将最需要完成的部分先完成将代码跑起来

ThXe·2022-12-08 10:49

Transformers代码笔记系列2(GenerationMixin生成模块）

应用实例（添加transformers代码）参数介绍input_ids：对于encoder-decoder模型（例如：T5），input_ids用于encoder输入，生成encoder_outputs

真炎破天·2022-12-06 15:18

Huggingface 模型修改

Huggingface模型修改Huggingface里面的模型封装的很好，想要直接修改代码并非容易的事，但是如果看文档，它有很多参数，能把你想到的大部分结果取出来，下面我就以一次经历来讲讲我如何在T5模型上面加一个

飞龙在天max·2022-12-06 15:48

Transformer Encoder-Decoer 结构回顾

本文基于对T5一文的理解，再重新回顾一下有关于auto-encoder、auto-regressive等常见概念，以及Transformer-basedmodel的decoder结构。

Reza.·2022-12-06 08:13

中文T5

just do it now·2022-12-04 09:42

广告行业中那些趣事系列23：一个大一统的NLP处理框架T5

本文主要从从理论到实践分享了NLP领域的T5模型，对于希望将T5模型应用到实际的机器学习项目的小伙伴可能会有帮助。

数据拾光者·2022-12-04 09:11

中文生成模型T5-Pegasus详解与实践

如今，以T5为首的预训练模型在生成任务上表现出超出前人的效果，这些早期应用也就逐渐地淡出了我们的视野。

SunnyGJing·2022-12-04 09:40

mT5: A Massively Multilingual Pre-trained Text-to-Text Transformer

针对T5只是应用于英语的NLP任务。提出一种多语言版本的T5模型。主要工作按照C4数据集的创建方法，创建了一个多语言的数据集mC4。提出T5的多语言版本mT5。

刘皮狠·2022-12-04 09:10

文本生成哪家强？介绍常见的文本生成方案

一、背景在做生成式的文本生成时候，有基于encoder-decoder结构的方案（如bart，t5之类）；有基于unilm式的通过mask，使得仅使用encoder就可以做生成式，下面介绍一下这几种方案和效果

Bo仔很忙·2022-12-03 14:37

中国人工智能市场破 50 亿！你还不了解 AI 云服务吗？

作者|马超责编|伍杏玲出品|CSDN（ID：CSDNnews）从AI的发展趋势来看，最新的人工智能模型对于算力的要求往往较高，如谷歌的T5，其整个模型的参数数量达到了惊人的110亿，谷歌科学家更在T5的论文指出

AI科技大本营·2022-12-03 13:53

论文笔记：Mention Flags (MF): Constraining Transformer-based Text Generators

一、概述本模型针对于将受控文本生成应用到常识生成任务上，相较先前的T5等生成模型，性能有不错的提升。

RunningQzh·2022-12-02 00:10

智源社区AI周刊No.105：谷歌FLAN-T5 30亿参数即超越GPT-3性能；Copilot推出语音编程新功能，但面临诉讼...

今年早些时候提出的Chain-of-Thought（CoT）方法，结合其他指令微调方式，在PaLM、T5等模型上进行了验证，让30亿规模的模型性能超过了1750亿的GPT-3。智源社区也邀请了

智源社区·2022-11-30 17:49

【追一科技】NLG技术：文本生成技术多样化应用的探索之路

随着GPT、BERT、T5等大型预训练语言模型的推广，NLU能力已经有了长足的进步，诸如GLUE、SuperGLUE等榜单不断被刷新

zenRRan·2022-11-29 10:10

论文领读｜基于 VQVAE 的长文本生成

前言：近年来，多个大规模预训练语言模型GPT、BART、T5等被提出，这些预训练模型在自动文摘等多个文本生成任务上显著优于非预训练语言模型。但

澜舟孟子开源社区·2022-11-29 07:56

bert常用基准数据集：GLUE数据集介绍以及数据集资源

像BERT、XLNet、RoBERTa、ERINE、T5等知名模型都会在此基准上进行测试。目前，大家要把预测结果上传到官方的网站上，官方会给出测试的结果。

CharyLiey·2022-11-28 23:48

Python中元组和集合以及总结

Python之元组和集合以及总结：1.元组：'''空列表的创建方式'''lst=[]lst1=list()'''空字典的创建方式'''d={}d1=dict()'''空元组的创建方式'''t4=()t5

say no to 404·2022-11-28 15:57

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