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简介.这次的T5模型虽然名字和BERT+系列不一样，但底子里还是差不多的。.给我的感觉就是大型Seq2Seq的BERT+干净的数据+多任务+一些改动。.论文的作者深入对比了不同的预训练目标、模型结构、无监督数据集、迁移方法、NLU任务，最终拼成了T5。.文章除去reference...
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...在作者的Colabdemo和后续论文...
本文回顾了一下Google去年发布的T5模型，然后介绍了最近发布的多国语言版的mT5，最后介绍了如何在bert4keras中微调mT5来做中文任务，结果显示mT5在中文生成上有着很不错的表现，值得做文本生成任务的同学一试。
跟BERT一样，T5也是Google出品的预训练模型，来自论文为ExploringtheLimitsofTransferLearningwithaUnifiedText-t…由内容质量、互动评论、分享传播等度分值决定，勋章级别越高()，代表其在平台内的综合表现越好。
这个比较推荐南京大学周志华老师的综述论文Zhou,Z.H.(2017).Abriefintroductiontoweaklysupervisedlearning.NationalScienceReview,5(1),44-53.5.预训练模型2019google的T5模型论文，把它当成综述来看就介绍的挺好：Raffel,C.,Shazeer,N
其中T5模型通过语言建模进一步预训练10K步，以减少预训练和微调之间的差距。除了PPT以外，该研究还测试了PPT的两种变体：一种是HybridPPT，将精心设计的hardprompt与预训练的softprompt相结合；另一种是UnifiedPPT，其中所有任务都以multiple-choice的格式统一。
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。Small、Base、Large、3B和11B表示模型参数量分别为6000万、2.2亿、7.7亿、30亿和110亿。
T5：稳健推进，暴力碾压从论文中我们了解到，谷歌的T5模型没有用到什么新的方法，而是从全面的视角来概述当前NLP领域迁移学习的发展现状。不过谷歌能让110亿参数跑在seq2seq模式上，并且一举超越现有最强模型成为新SOTA，证明了该方式的可行性。
最小的模型堆叠了12层与GPT正常模型大小一样，中号24层与BERT大模型等大，大号36层，特大号堆叠了48层仍能继续fit，特大号的模型被称为GPT-2，它有1600维隐藏层，参数规模达1.5G，还支持比之前更长的序列，和更长的batch_size。
mT5是谷歌T5模型的多语种变体，训练的数据集涵盖了101种语言，包含3亿至130亿个参数，从参数量来看，的确是一个超大模型。多语言模型是AI的桥梁，但难以避免「有毒」输出世界上成体系的语言现在大概有7000种，纵然人工智能在计算机视觉、语音识别等领域已经超越了人类，但只局限在少…
简介.这次的T5模型虽然名字和BERT+系列不一样，但底子里还是差不多的。.给我的感觉就是大型Seq2Seq的BERT+干净的数据+多任务+一些改动。.论文的作者深入对比了不同的预训练目标、模型结构、无监督数据集、迁移方法、NLU任务，最终拼成了T5。.文章除去reference...
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...在作者的Colabdemo和后续论文...
本文回顾了一下Google去年发布的T5模型，然后介绍了最近发布的多国语言版的mT5，最后介绍了如何在bert4keras中微调mT5来做中文任务，结果显示mT5在中文生成上有着很不错的表现，值得做文本生成任务的同学一试。
跟BERT一样，T5也是Google出品的预训练模型，来自论文为ExploringtheLimitsofTransferLearningwithaUnifiedText-t…由内容质量、互动评论、分享传播等度分值决定，勋章级别越高()，代表其在平台内的综合表现越好。
这个比较推荐南京大学周志华老师的综述论文Zhou,Z.H.(2017).Abriefintroductiontoweaklysupervisedlearning.NationalScienceReview,5(1),44-53.5.预训练模型2019google的T5模型论文，把它当成综述来看就介绍的挺好：Raffel,C.,Shazeer,N
其中T5模型通过语言建模进一步预训练10K步，以减少预训练和微调之间的差距。除了PPT以外，该研究还测试了PPT的两种变体：一种是HybridPPT，将精心设计的hardprompt与预训练的softprompt相结合；另一种是UnifiedPPT，其中所有任务都以multiple-choice的格式统一。
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。Small、Base、Large、3B和11B表示模型参数量分别为6000万、2.2亿、7.7亿、30亿和110亿。
T5：稳健推进，暴力碾压从论文中我们了解到，谷歌的T5模型没有用到什么新的方法，而是从全面的视角来概述当前NLP领域迁移学习的发展现状。不过谷歌能让110亿参数跑在seq2seq模式上，并且一举超越现有最强模型成为新SOTA，证明了该方式的可行性。
最小的模型堆叠了12层与GPT正常模型大小一样，中号24层与BERT大模型等大，大号36层，特大号堆叠了48层仍能继续fit，特大号的模型被称为GPT-2，它有1600维隐藏层，参数规模达1.5G，还支持比之前更长的序列，和更长的batch_size。
mT5是谷歌T5模型的多语种变体，训练的数据集涵盖了101种语言，包含3亿至130亿个参数，从参数量来看，的确是一个超大模型。多语言模型是AI的桥梁，但难以避免「有毒」输出世界上成体系的语言现在大概有7000种，纵然人工智能在计算机视觉、语音识别等领域已经超越了人类，但只局限在少…
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