flan-ul2

flan-ul2

多语言encoder-decoder模型 适用于翻译问答和逻辑推理

Flan-UL2是基于T5架构的多语言encoder-decoder模型,经Flan提示微调后性能显著提升。该模型拥有200亿参数,支持英语、法语等多种语言,可用于翻译、问答、逻辑推理和科学知识等任务。相比T5和GPT,Flan-UL2在50多项NLP任务中表现更为出色,达到了领先水平。

模型预训练Github大语言模型微调Flan-UL2开源项目Huggingface自然语言处理

Flan-UL2项目介绍

Flan-UL2是一个基于T5架构的编码器-解码器模型,代表了自然语言处理领域的重要进展。这个项目融合了UL2模型和Flan指令微调方法的优点,旨在创建一个在多种NLP任务上表现出色的通用语言模型。

模型概述

Flan-UL2采用了与谷歌去年发布的UL2模型相同的配置。它通过Flan指令微调和数据集集合进行了进一步优化,提高了模型在各种NLP任务上的性能。主要改进包括:

  • 将接收域从512扩展到2048,使其更适合少样本学习
  • 去除了原UL2模型中必须的模式切换标记,简化了使用流程
  • 在Flan指令微调之前额外训练了10万步,以"忘记"模式标记

使用方法

Flan-UL2可以通过Hugging Face Transformers库轻松加载和使用。为了更高效的内存使用,建议使用8位量化加载模型。使用时只需几行代码即可生成文本输出。

性能表现

与同类模型相比,Flan-UL2在多个基准测试上都有显著提升:

  • MMLU:提升1.1%
  • BBH:提升1.3%
  • MMLU-CoT:提升7.4%
  • BBH-CoT:提升3.1%

平均提升达到3.2%,展现了其作为通用语言模型的优秀性能。

技术原理

Flan-UL2建立在UL2模型的基础之上。UL2采用了混合去噪器(Mixture-of-Denoisers)预训练目标,结合了多种预训练范式:

  • R-Denoiser:常规去噪,类似T5的span corruption
  • S-Denoiser:严格顺序的去噪,类似前缀语言建模
  • X-Denoiser:极端去噪,恢复大部分输入

这种混合方法使模型能够解决多样化的问题,增强了其通用性。

训练过程

Flan-UL2的训练分为两个阶段:

  1. 预训练:在C4语料库上训练约1万亿个token。

  2. 指令微调:使用Flan提示方法在多个学术数据集上进行微调。

整个训练过程耗时超过一个月,最终模型拥有200亿参数。

总结

Flan-UL2代表了通用语言模型研究的最新进展。它结合了UL2的创新预训练方法和Flan的指令微调技术,在多个NLP任务上实现了出色的性能。这个项目为构建更强大、更通用的语言模型开辟了新的道路,有望推动自然语言处理技术的进一步发展。

编辑推荐精选

openai-agents-python

openai-agents-python

OpenAI Agents SDK,助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。

openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK,它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具,支持工具调用、结果处理、追踪等功能,涵盖多种应用场景,如研究助手、财务研究等,能显著提升开发效率,让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。

Hunyuan3D-2

Hunyuan3D-2

高分辨率纹理 3D 资产生成

Hunyuan3D-2 是腾讯开发的用于 3D 资产生成的强大工具,支持从文本描述、单张图片或多视角图片生成 3D 模型,具备快速形状生成能力,可生成带纹理的高质量 3D 模型,适用于多个领域,为 3D 创作提供了高效解决方案。

3FS

3FS

一个具备存储、管理和客户端操作等多种功能的分布式文件系统相关项目。

3FS 是一个功能强大的分布式文件系统项目,涵盖了存储引擎、元数据管理、客户端工具等多个模块。它支持多种文件操作,如创建文件和目录、设置布局等,同时具备高效的事件循环、节点选择和协程池管理等特性。适用于需要大规模数据存储和管理的场景,能够提高系统的性能和可靠性,是分布式存储领域的优质解决方案。

TRELLIS

TRELLIS

用于可扩展和多功能 3D 生成的结构化 3D 潜在表示

TRELLIS 是一个专注于 3D 生成的项目,它利用结构化 3D 潜在表示技术,实现了可扩展且多功能的 3D 生成。项目提供了多种 3D 生成的方法和工具,包括文本到 3D、图像到 3D 等,并且支持多种输出格式,如 3D 高斯、辐射场和网格等。通过 TRELLIS,用户可以根据文本描述或图像输入快速生成高质量的 3D 资产,适用于游戏开发、动画制作、虚拟现实等多个领域。

ai-agents-for-beginners

ai-agents-for-beginners

10 节课教你开启构建 AI 代理所需的一切知识

AI Agents for Beginners 是一个专为初学者打造的课程项目,提供 10 节课程,涵盖构建 AI 代理的必备知识,支持多种语言,包含规划设计、工具使用、多代理等丰富内容,助您快速入门 AI 代理领域。

AEE

AEE

AI Excel全自动制表工具

AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器,提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能,高效处理 Excel 任务,提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入,适用于企业、教育、金融等多场景。

UI-TARS-desktop

UI-TARS-desktop

基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。

UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。

Wan2.1

Wan2.1

开源且先进的大规模视频生成模型项目

Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。

爱图表

爱图表

全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表

爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。

Qwen2.5-VL

Qwen2.5-VL

一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入

Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。

下拉加载更多