t5

GLM国产大模型训练加速：性能最高提升3倍，显存节省1/3，低成本上手

作者｜BBuf、谢子鹏、冯文2017年，Google提出了Transformer架构，随后BERT、GPT、T5等预训练模型不断涌现，并在各项任务中都不断刷新SOTA纪录。
OneFlow深度学习框架·2023-01-20 17:22

2021，我的年终总结......

目录一、写在开始二、年度目标复盘三、计划外复盘1.时间管理2.个人成长3.职业发展4.健康5.家庭6.朋友和重要他人四、写在结尾一、写在开始2021年缩影：2021年的几个重要的关键词：北京、武汉、装修、T5
rs勿忘初心·2023-01-18 12:01

NLP-预训练模型：迁移学习（拿已经训练好的模型来使用）【预训练模型：BERT、GPT、Transformer-XL、XLNet、RoBerta、XLM、T5】、微调、微调脚本、【GLUE数据集】

深度学习-自然语言处理：迁移学习（拿已经训练好的模型来使用）【GLUE数据集、预训练模型（BERT、GPT、transformer-XL、XLNet、T5）、微调、微调脚本】一、迁移学习概述二、NLP中的标准数据集
u013250861·2023-01-17 18:33

深蓝学院-视觉SLAM课程-第4讲作业（T5矩阵微分，T6手写高斯牛顿，T7批量MLE）

课程Github地址：https://github.com/wrk666/VSLAM-Course/tree/master5.T5矩阵微分5.1实值行向量偏导这块儿之前一直不太懂，趁着这个机会补一补。看结论的话直接到5.5节，稍微理解一下的话再看看5.1和5.2，具体矩阵微分的引出在5.3。行向量偏导和列向量偏导对应，对列向量偏导一般叫做梯度。求f(X)f(X)f(X)对XXX的行向量偏导vec(
读书健身敲代码·2023-01-17 17:41

T5：Exploring the Limits of Transfer Learning with a UnifiedText-to-Text Transformer

论文：https://arxiv.org/pdf/1910.10683.pdf目录0Abstract1Introduction2Setup2.1Model2.2TheColossalCleanCrawledCorpus2.3DownstreamTasks2.4InputandOutputFormat3.Experiments3.1Baseline3.1.1Model3.1.2Training3.1
Rose sait·2023-01-17 13:12

T5: Text-To-Text Transfer Transformer

ExploringtheLimitsofTransferLearningwithaUnifiedText-to-TextTransformer代码：https://github.com/google-research/text-to-text-transfer-transformer推荐博文：T5
一枚小码农·2023-01-17 13:39

T5：Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer（万字长文略解T5）

目录论文AbstractIntroductionSetupModelCorpusDownStreamTasksInputandOutputFormatExperimentsBaselineModelTrainingVocabularyUnsupervisedObjectiveBaselinePerformanceArchitectureModelStructuresComparingDiffere
hithithithithit·2023-01-17 13:37

T5 模型：NLP Text-to-Text 预训练模型超大规模探索

相信大多NLP相关者，在时隔BERT发布近一年的现在，又被谷歌刚发布的T5模型震撼到了。又是一轮屠榜，压过前不久才上榜自家的ALBERT，登上GLUE榜首。
Congqing He·2023-01-17 13:05

“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！

12月2日，英伟达发布了最新的TensorRT8.2版本，对10亿级参数的NLP模型进行了优化，其中就包括用于翻译和文本生成的T5和GPT-2。
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

预训练模型源码给我推荐20个比较流行的nlp预训练模型BERT(谷歌)GPT-2(OpenAI)RoBERTa(Facebook)ALBERT(谷歌)ELECTRA(谷歌)XLNet(谷歌/纽约大学)T5
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

相信大多NLP相关者，在时隔BERT发布近一年的现在，又被谷歌刚发布的T5模型震撼到了。又是一轮屠榜，压过前不久才上榜自家的ALBERT，登上GLUE榜首。
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

©PaperWeekly原创·作者｜苏剑林单位｜追一科技研究方向｜NLP、神经网络不知道大家对Google去年的屠榜之作T5还有没有印象？
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
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