Flan-T5 使用指南

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目录

1. Flan-T5介绍

1.1 相关论文

1.2 Flan-T5的性能

2. Flan-T5的应用

2.1 文本摘要

2.2 机器翻译

2.3 问答系统

2.4 文本生成

2.5 文本纠错

3. 部署流程

3.1 环境

3.1.1 安装 Python 及必要库

3.1.2 项目结构

3.2 运行

3.2.1 单个任务

3.2.2 所有任务

3.3 结果

核心代码

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本文所有资源均可在该地址处获取。

本篇《Flan-T5 使用指南》在Scaling Instruction-Finetuned Language Models这篇论文的基础上，将展示如何加载和运行 Flan-T5 模型
并提供不同任务的运行示例和结果展示，帮助学习者更好地理解和应用 Flan-T5 模型。

1. Flan-T5介绍

Flan-T5 是一种基于 T5 架构的预训练语言模型。T5（Text-To-Text Transfer Transformer）是由 Google 提出的统一文本到文本的传输模型架构，通过大量的文本数据进行预训练，并且在多个下游任务中表现出色。Flan-T5 进一步在 T5 的基础上，通过指令调优（instruction tuning）和其他改进，增强了模型在各种任务上的性能。

1.1 相关论文