Transformers documentation

FLAN-T5

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v5.22.1).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

Model ini dipublikasikan di HF papers pada 2022-10-20 dan disumbangkan ke Hugging Face Transformers pada 2023-06-20.

FLAN-T5

Ikhtisar

FLAN-T5 dirilis dalam makalah Scaling Instruction-Finetuned Language Models - ini adalah versi T5 yang ditingkatkan dan telah difinetune pada campuran tugas.

Seseorang dapat langsung menggunakan bobot FLAN-T5 tanpa melakukan penyesuaian halus (finetuning) pada model:

from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer


model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("google/flan-t5-small", device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/flan-t5-small")

inputs = tokenizer("A step by step recipe to make bolognese pasta:", return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True))
['Pour a cup of bolognese into a large bowl and add the pasta']

FLAN-T5 mencakup peningkatan yang sama dengan T5 versi 1.1 (lihat di sini untuk detail lengkap mengenai peningkatan model tersebut.)

Google telah merilis varian berikut:

Checkpoint asli dapat ditemukan di sini.

Lihat halaman dokumentasi T5 untuk semua referensi API, contoh kode, dan notebook. Untuk detail lebih lanjut mengenai pelatihan dan evaluasi FLAN-T5, lihat kartu model.

Update on GitHub