Webjasonwei20.github.io Web由于 FLAN \text {FLAN} FLAN 是 instruction-tuned \text {instruction-tuned} instruction-tuned 版本的纯解码器语言模型，其天然能够生成自由文本，所以对于生成任务不需要进一步修改。 对于分类任务，先前的工作使用一个 rank classification \text {rank classification} rank classification 方法，例如：仅有两个输出被考虑 (“yes"和"no”)，较高概率的一个就是模型 …

Zero-shot prompting for the Flan-T5 foundation model in Amazon ...

Web研究了公开可用的指令调优方法的设计决策，并分解了Flan 2024模型。通过对指令调优任务和方法的Flan集合的仔细研究，我们梳理了设计决策的影响，使FlanT5在评估设置中优于之前的工作3-17%以上。我们发现任务平衡和丰富技术被忽视了，但对有效的指令调优至关重要；特别是，混合提示设置(zero-shot ... WebChatGLM-6B模型微调. 模型越大对显卡的要求越高，目前主流对大模型进行微调方法有三种：Freeze方法、P-Tuning方法和Lora方法。. 笔者也通过这三种方法，在信息抽取任务上，对ChatGLM-6B大模型进行模型微调。. 为了防止大模型的数据泄露，采用一个领域比赛数据集 ... sharma eye institute

SinclairCoder/Instruction-Tuning-Papers - GitHub

WebApr 10, 2024 · 其中，Flan-T5经过instruction tuning的训练；CodeGen专注于代码生成；mT0是个跨语言模型；PanGu-α有大模型版本，并且在中文下游任务上表现较好。 第二类是超过1000亿参数规模的模型。这类模型开源的较少，包括：OPT[10], OPT-IML[11], BLOOM[12], BLOOMZ[13], GLM[14], Galactica[15]。 WebNov 30, 2024 · The name of the model described by Google’s research paper is FLAN, which stands for Fine-tuned LAnguage Net ( FLAN ). It is a technique for instruction … WebWe evaluate this instruction-tuned model, which we call FLAN, on unseen task types. FLAN substantially improves the performance of its unmodified counterpart and surpasses zero-shot 175B GPT-3 on 20 of 25 tasks that we evaluate. FLAN even outperforms few-shot GPT-3 by a large margin on ANLI, RTE, BoolQ, AI2-ARC, OpenbookQA, and StoryCloze. sharma eye clinic