T5 Small Ssm

🚀 Google T5閉卷問答模型

本項目基於Google的T5模型，專注於閉卷問答任務。該模型利用T5的去噪目標在C4數據集上進行預訓練，隨後使用REALM的顯著跨度掩碼目標在Wikipedia數據集上進行額外的預訓練。

🚀 快速開始

本模型需在問答下游任務上進行微調後，方可用於閉卷問答。

✨ 主要特性

• 基於Google的T5模型，在閉卷問答任務上表現出色。
• 模型在C4和Wikipedia數據集上進行了預訓練，具有豐富的知識儲備。
• 該方法的性能會隨著模型規模的增大而提升，在回答問題時，能與從外部知識源顯式檢索答案的開放域系統相媲美。

📦 安裝指南

文檔未提供安裝步驟，暫不展示。

💻 使用示例

文檔未提供代碼示例，暫不展示。

📚 詳細文檔

模型背景

近期研究發現，在非結構化文本上訓練的神經語言模型可以使用自然語言查詢隱式地存儲和檢索知識。在這篇簡短的論文中，作者通過微調預訓練模型，使其在不訪問任何外部上下文或知識的情況下回答問題，以此來衡量這種方法的實際效用。

模型訓練

模型首先使用T5的去噪目標在C4上進行預訓練，隨後使用REALM的顯著跨度掩碼目標在Wikipedia上進行額外的預訓練。

模型使用注意事項

本模型應在問答下游任務上進行微調後，才能用於閉卷問答。

其他社區檢查點

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論文信息

• 論文標題：How Much Knowledge Can You Pack Into the Parameters of a Language Model?
• 作者：Adam Roberts, Colin Raffel, Noam Shazeer

🔧 技術細節

文檔未提供技術實現細節，暫不展示。

📄 許可證

本項目採用Apache 2.0許可證。

模型相關圖片

引用說明

如需引用該論文，請參考原論文格式。

代碼和模型發佈地址

為方便復現和後續研究，作者將代碼和訓練好的模型發佈在https://goo.gle/t5-cbqa 。

⚠️ 重要提示

本模型需在問答下游任務上進行微調後，方可用於閉卷問答。

信息表格