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 (v5.22.2).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

Эта модель была опубликована в HF papers 20.10.2022 и добавлена в Hugging Face Transformers 20.06.2023.

FLAN-T5

Обзор

FLAN-T5 был представлен в статье Scaling Instruction-Finetuned Language Models — это улучшенная версия T5, дообученная на смеси задач.

Можно напрямую использовать веса FLAN-T5 без дообучения модели:

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 включает в себя те же улучшения, что и T5 версии 1.1 (см. здесь для подробного описания улучшений модели).

Google выпустила следующие варианты:

Оригинальные контрольные точки можно найти здесь.

См. страницу документации T5 для полного справочника API, примеров кода и ноутбуков. Дополнительные сведения об обучении и оценке FLAN-T5 приведены в карточке модели.

Update on GitHub