T5 V1 1 Base
T5 1.1はGoogleが改良したテキストからテキストへの変換モデルで、GEGLU活性化関数と最適化されたアーキテクチャを採用し、教師なし事前学習に焦点を当てています
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リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
改良版T5モデルで、アーキテクチャの最適化により転移学習の性能を向上させ、下流のNLPタスクに使用するにはファインチューニングが必要です
モデル特徴
GEGLU活性化関数
フィードフォワード隠れ層にReLUの代わりにGEGLUを採用し、モデルの表現力を向上させます
純粋な教師なし事前学習
C4データセットのみを使用して事前学習を行い、下流タスクのデータを混合しません
パラメータ共有の最適化
埋め込み層と分類器層のパラメータ共有を廃止し、モデルの柔軟性を向上させます
構造の最適化
xl/xxlサイズの次元設定を調整し、d_modelを増やし、アテンションヘッド数を減らします
モデル能力
テキスト生成
テキスト分類
質問応答システム
要約生成
機械翻訳
使用事例
テキスト生成
コンテンツ要約
長文書に対して簡潔な要約を生成します
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質問応答システム
オープンドメインQA
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