Transformers documentation
FLAN-T5
Начало работы
Базовые классы
Модели
Предобработчики
Вывод
API конвейера
Generate API
Оптимизация
Чат с моделями
Развёртывание
Обучение
Начало работы
Настройка
Производительность
Распределённое обучение
Аппаратное обеспечение
Квантование
Интеграции с экосистемой
Ресурсы
API
Основные классы
Модели
Текстовые модели
A.X-K1A.X-K2AFMoEALBERTApertusArceeBambaBARTBARThezBARTphoBeamBERTBertGenerationBertJapaneseBERTweetBigBirdBigBirdPegasusBioGptBitNetBlenderbotBlenderbot SmallBLOOMBLTByT5CamemBERTCANINECodeGenCodeLlamaCohereCohere2Cohere2MoeConvBERTCPMCPMANTCTRLDBRXDeBERTaDeBERTa-v2DeepSeek-OCR-2DeepSeek-V2DeepSeek-V3DeepSeek-V3.2DeepSeek-V4DiffLlamaDistilBERTDogedots1DPRELECTRAМодели «кодировщик-декодировщик»ERNIEErnie4_5Ernie4_5_MoEESMESMCESMFold2EuroBERTEXAONE-4.0EXAONE-4.5EXAONE-MoEFalconFalcon3FalconH1FalconMambaFLAN-T5FLAN-UL2FlauBERTFlexOlmoFlintFNetFSMTFun-ASR-NanoFunnel TransformerFuyuGemmaGemma2GLM-4GLM-4-0414GLM-4.5, GLM-4.6, GLM-4.7GLM-4.7-FlashGLM-5, GLM-5.1, GLM-5.2, GLM-5.3GLM-ImageGPTGPT NeoGPT NeoXGPT NeoX JapaneseGPT-JGPT2GPTBigCodeGptOssGPTSw3GraniteGraniteMoeGraniteMoeHybridGraniteMoeSharedGraniteMoeSWAGraniteSWAGTEГелийHerBERTHRM-TextHunYuanDenseV1HunYuanMoEV1HunYuanVLHyperCLOVAXHYV3HYV4I-BERTJais2JambaJetMoejina_embeddings_v3KimiLinearKolibri1LagunaLEDLFM2LFM2MoeLFM3Ling 3.0LLaMALlama2Llama3LongCatFlashLongformerLongT5LUKEM2M100MADLAD-400MambaMamba2MarianMTMarkupLMMBart и MBart-50MegatronBERTMellumMiMo-V2-FlashMiniCPM3MiniMaxMiniMax-M2MiniMax-M3-VLMinistralMinistral3MistralMixtralmLUKEMobileBERTModernBertModernBERTDecoderModernVBertMPNetMPTMRAMT5Muse Spark OpenMuseGlimmerMuseGlimmerAssistantMVPmyt5NanoChatNemotronNemotronHNemotronH OmniNLLBNLLB-MoENomicBERTNyströmformerOLMoOLMo2Olmo3OLMoEOlmoHybridOpenAI Privacy FilterOPTPegasusPEGASUS-XХурмаPhiPhi-3PhiMoEPhoBERTPLBartProphetNetQwen2Qwen2MoEQwen3Qwen3.5Qwen3.5 MoeQwen3MoEQwen3NextQwen4-ExpRAGRecurrentGemmaReformerRemBERTRoBERTaRoBERTa-PreLayerNormRoCBertRoFormerRWKVSeed-OssSmolLM3SolarOpenSplinterSqueezeBERTStableLmStarcoder2Step3p7SwitchTransformersT5T5GemmaT5Gemma2T5v1.1UL2UltraBERTUltraVBertUMT5VaultGemmaX-MODXGLMXLMXLM-RoBERTaXLM-RoBERTa-XLXLM-VXLNetxLSTMYOSOYoutu-LLMZambaZamba2ZAYA
Модели компьютерного зрения
Аудиомодели
Видеомодели
Мультимодальные модели
Модели обучения с подкреплением
Модели временных рядов
Внутренние вспомогательные функции
Справочник
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).
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.
Update on GitHubСм. страницу документации T5 для полного справочника API, примеров кода и ноутбуков. Дополнительные сведения об обучении и оценке FLAN-T5 приведены в карточке модели.