flan-t5-base

FLAN-T5-base项目介绍

FLAN-T5-base是一个强大的多语言文本生成模型,由Google研究团队开发。该模型基于T5架构,通过指令微调显著提升了零样本和少样本学习能力,可用于各种自然语言处理任务。

模型概述

FLAN-T5-base是FLAN-T5系列模型中的base版本,参数规模适中。它继承了T5模型的优点,同时在1000多个额外任务上进行了微调,涵盖了更多语言。相比同等规模的T5模型,FLAN-T5在各项基准测试中都取得了更好的表现。

主要特点

多语言支持:支持英语、西班牙语、日语、法语、中文等50多种语言。
多任务能力:可用于翻译、问答、逻辑推理、科学知识问答等多种NLP任务。
少样本学习:通过指令微调,模型在少量样本下也能快速适应新任务。
开源可用:模型权重已在Hugging Face上开源,方便研究者和开发者使用。

应用场景

FLAN-T5-base可应用于以下场景:

文本生成:如写作辅助、内容创作等
机器翻译:支持多语言之间的互译
问答系统:回答各类问题,包括常识性和专业性问题
文本分类:对文本进行情感分析、主题分类等
摘要生成:提取长文本的关键信息生成摘要

使用方法

研究者和开发者可以通过Hugging Face Transformers库轻松调用FLAN-T5-base模型:

from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration

tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("google/flan-t5-base")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("google/flan-t5-base")

input_text = "translate English to German: How old are you?"
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids

outputs = model.generate(input_ids)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))