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t5-large-medium

t5-large-medium

基于Transformer的日文预训练模型，提高NLP任务性能

该T5 v1.1模型基于Transformer架构，专为日文语料进行预训练。通过使用GEGLU激活函数代替ReLU，提升了文本生成质量。模型在预训练时关闭Dropout以提升泛化能力，微调时可重启。训练数据包括mC4/ja和日本Wikipedia，确保日文内容的纯净性。此大型模型拥有约7.7亿参数，适用于广泛的日文自然语言处理任务，表现出优异的性能与适应性。

Retrieva日语HuggingfaceT5 v1.1开源项目模型预训练GithubTransformer
GitHubHugging Face论文

t5-large-medium项目介绍

项目概述

t5-large-medium项目是基于Transformer架构的T5 v1.1模型，专为日语文本处理而设计。该模型由Retrieva公司开发，并经过在大量日语语料上的预训练。项目使用开放许可协议CC-BY-SA 4.0发布，允许商业用途，但需提前联系开发者。

模型详细信息

T5模型是一种编码-解码结构的深度学习模型。t5-large-medium是在T5 v1.1版本上构建的，与原始的T5相比有若干改进：

  • 在前馈隐藏层中使用GEGLU激活函数替代ReLU。
  • 在预训练阶段关闭了Dropout（提升了模型质量），在微调时需重新启用。
  • 取消了嵌入层和分类器层之间的参数共享。
  • 使用"xl"和"xxl"替代了原来的"3B"和"11B"，并调整了模型结构以增大d_model，减少num_heads和d_ff。

模型描述

  • 开发者: Retrieva公司
  • 模型类型: T5 v1.1
  • 处理语言： 日语
  • 许可证: CC-BY-SA 4.0

训练详情

t5-large-medium模型的训练使用了T5X框架，训练数据包括：

  • 多国语言C4语料库的日语部分(mC4/ja)。
  • 日本维基百科数据(20220920)。

数据预处理

在预处理阶段进行了一些过滤步骤：

  • 移除不含平假名字符的文档，清除纯英文和中文文档。
  • 使用URL顶级域名的白名单筛选以排除附属网站。

训练超参数

  • dropout率：0.0
  • 批量大小：256
  • 精度：fp32
  • 输入长度：512
  • 输出长度：114

其余参数采用T5X的默认值，包括：

  • 优化器：Adafactor
  • 基础学习率：1.0
  • 热身步骤：10000

训练共进行了1008824步。

技术规格

模型架构与目标

t5-large-medium作为T5 v1.1模型拥有大约770百万个参数。

计算基础设施

模型训练使用Google Cloud TPU v3-32。

软件

模型训练使用T5X框架。

更多信息

有关t5-large-medium项目的更多信息可访问Retrieva公司提供的链接。

模型卡作者

Nishitoba Jiro

模型卡联系

联系邮箱：pr@retrieva.jp

t5-large-medium项目通过改进的Transformer架构为日语自然语言处理提供了强大的技术支持，为开发人员和研究人员在这方面的工作提供了丰富的资源和选择。

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