每个值 v = grid[i][j] 表示 v 个正方体叠放在对应单元格 (i, j) 上。
本文是对 T5 论文[1]的阅读笔记，原文篇幅很长并且涉及很多模型与技术，我将其视为一份实验报告性质的综述，于是花了较长时间进行阅读与笔记的整理。...T5 的基本思想是将每个 NLP 问题都视为“text-to-text”问题，即将文本作为输入并生成新的文本作为输出，这允许将相同的模型、目标、训练步骤和解码过程，直接应用于每个任务。...对于 GLUE 和 SuperGLUE ，我们使用基准评估服务器来计算官方测试集分数。对于 SQuAD ，在测试集上进行评估需要在基准服务器上运行推理。...不幸的是，该服务器上的计算资源不足以从我们最大的模型中获得预测。结果，我们改为继续报告SQuAD验证集的性能。...为了促进结果的复制，扩展和应用，我们发布了每个 T5 变体的代码，C4 数据集和预训练的模型权重。
---- 在本文中，我们将演示如何使用Google T5对表格数据中的文本进行特征化。...关于T5 对于任何不熟悉T5的读者来说，T5模型出现在谷歌的论文中，题目是Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text...使用Hugging Face T5的一个机器学习demo ?...为了扩展NLP库以便与T5一起使用，我们将构建两个自定义TransformPrimitive类。...编码器的新类，该类将使用微调的T5模型，下面的代码创建了一个名为T5SentimentEncoder的新类，该类将使用预训练的T5模型。
这里提到的两个模型，类比的话，T5 便是那个将一切都记下来并回答的人，而 REALM 则是善于利用它的“搜索引擎”的人。...最强记忆 T5 关于 T5 模型，原理并不难，简单说就是： 一个超大Transformer Encoder-Decoder 模型（11B，110亿参数） Bert 式的文本破坏(corrupt)方法 Replace...最近发了篇 T5 在开放域问答的短论文，How Much Knowledge Can You Pack Into the Parameters of a Language Model?...在实验结果中，REALM 也与 T5 进行了比较，打爆了 T5，同时参数量少了很多，也比较有解释性。但另一方面，REALM 也因为中间步骤太多，导致超参有些多，训练麻烦。
Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer》这篇论文中提出了一个最新的预训练模型 T5...T5是什么？ ? T5 是一个文本到文本迁移 Transformer 模型，通过将所有任务统一视为一个输入文本并输出文本，其中任务类型作为描述符嵌入到输入中。...T5的贡献是什么？ T5 模型通过将不同的任务编码为输入流中的文本指令，以统一的方式处理各种多对一和多对一 NLP 任务。...本文的目的主要是通过使用 T5 模型 研究从大规模的无监督预训练到监督任务，与大规模利用转移学习相关的因素 在此过程中，性能指标也体现出迁移学习在某些语言理解（在人的层面上）任务上的局限性。...与真正的回归模型输出可以是一个连续的值不同，T5 模型预测值的范围为 1-5，增量 .2.。这与值为 0 结合产生 21 个值，本质上是 21 类分类问题。
以下按时间顺序介绍，支持任意NLP任务的T5，针对文本分类的两篇PET和LM-BFF。...不知道这是否是谷歌押注T5，而没有像OpenAI一样选择Deocder结构的原因。...并没有太多从语义和上下文关联的角度去进行prompt模板的构建，我猜这是T5在论文中提到他们尝试了不同的prompt模板发现效果影响有限的原因（哈哈因为都不太好所以没啥差异），不不能否定T5在通用LM上做出的贡献...prompt模板搜索 固定标签词，作者使用T5来进行模板生成，让T5负责在标签词前、后生成符合上下文语义的prompt指令，再在所有训练样本中选择整体表现最优的prompt模板。...如下, 固定二分类的标签词是great和terrible，T5的模型输入为Input+MASK+标签对应标签词+MASK，让模型来完成对MASK部分的填充。
首先为什么叫 T5 模型，因为是 Transfer Text-to-Text Transformer 的简写，和 XLNet 一样也不在芝麻街玩了，也有说法是吐槽谷歌 T5 Level（高级软件工程师）...比如上图中，输出 3.8 其实不是数值，而是一串文本，之所以能进行这样的操作，应该完全赖于 T5 模型强大的容量。...于是乎，就把它定为 T5 模型，因此所谓的 T5 模型其实就是个 Transformer 的 Encoder-Decoder 模型。...终于获得了完整的 T5 模型，还有它的训练方法。...到此基本上 T5 预训练就大致说完了，之后是些细碎探索。
从 2019 年的谷歌 T5 到 OpenAI GPT 系列，参数量爆炸的大模型不断涌现。
“T5”在腾讯是怎么样的存在？ 这个问题，如果给两万名腾讯技术人员来回答，大部分的答案估计只有一个字 —— 神。...腾讯对T5科学家的评定标准极其严苛：他们不仅要是各自领域公认的资深专家，还需要有足够的战略眼光参与公司重大领域和项目。...这让创立20年的腾讯T5科学家极为稀缺，此前他们像七龙珠一般星散在各个事业群。...吴石等团队骨干也在回国后不久加入腾讯，成立了科恩实验室，正式成为腾讯T5科学家。...从这些让人眼花缭乱的成就，可以想见每一次关于T5的任命消息出炉，在腾讯内外会引发怎样的关注。 T5的队伍依旧在不断壮大中，标准也愈发严苛，下一位科学家将会是谁？
在 GLUE 基准排行榜上，T5 超越 ALBERT，位列榜首。...T5 模型 谷歌提出的 T5 模型具体是何构造呢？ 他们的编码器-解码器 Transformer 实现大致遵循 Vaswani 等人提出的原版 Transformer 架构。...实验 在论文的「实验」部分，谷歌的研究者进行了一系列实验来测试 T5 模型的迁移学习性能。结果如下表 14 所示： ? 表 14：T5 模型众多变体在各个任务上的性能。...总体而言，在实验的 24 项任务中，T5 模型在其中的 17 个任务上都取得了 SOTA 性能。...不出所料，参数量为 110 亿的最大 T5 模型在所有任务中性能最佳。
Google又出大招了，这次叫做T5: T5 serves primarily as code for reproducing the experiments in Exploring the Limits...T5 can be used as a library for future model development by providing useful modules for training and
原作： 腾讯云 量子位 授权转载 | 公众号 QbitAI 腾讯T5，是怎样的存在？...腾讯对T5科学家的评定标准极其严苛：他们不仅要是各自领域公认的资深专家，还需要有足够的战略眼光参与公司重大领域和项目。...这让创立20年的腾讯T5科学家极为稀缺，此前他们像七龙珠一般星散在各个事业群。...吴石等团队骨干也在回国后不久加入腾讯，成立了科恩实验室，正式成为腾讯T5科学家。...从这些让人眼花缭乱的成就，可以想见每一次关于T5的任命消息出炉，在腾讯内外会引发怎样的关注。 T5的队伍依旧在不断壮大中，标准也愈发严苛，下一位科学家将会是谁？
在计算资源相同的情况下，Switch Transformer 的训练速度可以达到 T5 模型的 4-7 倍。 ? 在深度学习领域，模型通常会对所有输入重用相同的参数。...下图 7 展示了 Switch T5 Base 模型与 mT5-Base 在所有语言上的质量提升情况（负对数困惑度）。
富士通在去年8月份的Hot Chips 24大会上发布了其Sparc架构的16核处理器Sparc64-X，与此同时，甲骨文也发布了同样为Sparc架构的16核心处理器Sparc T5，IBM的Power7...三款CPU主题演讲 IBM的Power7+采用的32nm支持工艺，8核心，最高主频超过5GHz，已经在IBM 大型机ZzEnterprise EC12应用，另外有传言称IBM将会发布新的Power系统服务器...IBM Power7+(点击放大) 甲骨文的Sparc T5处理器，按照计划是在去年秋天发布，在去年10月份甲骨文 OpenWorld 合作者大会上公布，那也是甲骨文高级副总裁Noriyuki Toyoki...首次提及Athena服务器的设计，现在我们知道的Athena服务器有Sparc M10-1、Sparc M10-4以及 Sparc M10-4S。...Sparc T5(点击放大) Sparc T5有着16个S3核心，最高主频为3.6GHz，8MB的三级共享缓存，相比较而言，Sparc64-X虽然最高主频没有Sparc T5高，但是却有着24MB的三级共享缓存
作者在C4数据集上对T5 模型进行预训练，让模型在许多 NLP 基准上都实现了最佳结果，与此同时还拥有足够的灵活性，进行微调后可应用到多个重要的下游任务上。...T5 模型甚至可以被应用到回归任务上，具体方式是训练 T5 模型来预测一个数字的字符串表示，而不是这个数字本身。 文本到文本框架图。...5、扩展到其他任务，表现也同样可喜 T5非常灵活，可以非常容易的进行修改，除了作者论文中的一些任务，在其他任务中也能取得了巨大的成功。例如在下面两个新任务中，模型表现也不错。...在预训练期间，T5学习如何从C4文档中填充文本的丢失跨度。对模型进行了微调，在无需输入任何信息或者上下文的情况下，将其应用于已经封闭式问答。...为了客观看待此类问题，T5团队在酒吧琐事挑战（pub trivia challenge）与训练好的模型并肩作战，但不幸的是惨败而归。如下动图所示 2、完形填空 第二个任务是完形填空。
近期，网易互娱 AI Lab 联合广东外语外贸大学和哥伦比亚大学基于预训练语言模型 T5 的预训练方式，提出了两阶段的多任务预训练模型 MIGA。...多任务预训练阶段 该研究主要参考 T5 的预训练方式，基于已经训练好的 T5 模型，设计了四个预训练任务： Text-to-SQL 主任务：上图中的黄色部分，通过设计 Prompt 为”translate...一致，可以最大限度地发挥预训练 T5 模型对目标任务的潜力； 统一的框架允许多个辅助任务的灵活调度。...结语 网易互娱 AI Lab 针对 Text-to-SQL 提出了一个基于 T5 的两阶段的多任务预训练模型：MIGA。...在预训练阶段，MIGA 将 Text-to-SQL 任务分解出了额外三个子任务，并将其统一为序列到序列的生成范式，从而更好地激发预训练 T5 模型。
这些进步使得使用数千亿到万亿参数训练模型成为可能，相对于密集的T5基准，这些模型可以实现显著的加速。
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