T5自然问题 T5 for NQ是针对自然问题的文本到文本的问答。 它使用自然问题(NQ)数据集对T5模型进行微调,该数据集旨在使用实际用户问题和注释者从Wikipedia中找到的相应答案来训练和评估自动QA系统。 安装 克隆仓库,然后进入目录。 运行pip install -e . 。 数据集 要下载数据集,请首先 。 因此,创建目录data/natural-questions/并使用以下格式下载原始格式的完整数据集(而不是简化的训练集): gsutil -m cp -R gs://natural_questions/v1.0 data/natural-questions 用法 为实验配置所有超参数,以编辑params.yaml 。 因此,请继续: python src/main.py -c params.yaml
2022-02-26 17:16:56 32KB Python
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使用Pytorch进行T5-微调 情感分类 文字摘要
2022-02-26 08:58:38 190KB JupyterNotebook
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火影金刚T5 4k笔记本黑苹果完美的EFI 整套火影金刚T5 4k笔记本黑苹果完美的EFI 整套,需求要的下载,除了触摸板和wifi,蓝牙,其他的完美
2022-01-10 14:31:18 19.77MB EFI
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爱威T5=反馈抑制器 + 激励器 + 均衡器 + DSP处理器 + 效果器 + 混响器 + 延时器 + 光纤 独有-EX技术,丝毫不影响效果,让啸叫远离!(数字反馈抑制器) EXCITER激励功能,使音质,音色更加完美,穿透力更强,增加空间感.(数字激励器) 人声,伴音数字多段均衡,能准确补偿声线不足,让人声和伴音更完美、更动听.(数字均衡器) 精密DSP处理器,能配合到“音效经典算法”的高速运算的需要,创造出惊人的声场效果.(DSP处理器) 爱威多年总结提炼,独有的“音效经典算法”可以运算出多种出色独有的演唱效果.
2021-12-31 18:11:25 1.87MB 调试软件
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该电路由 6 个晶闸管、T1、T2、T3、T4、T5、T6、一个三相电源和一个 RL 负载组成。  晶闸管 T1、T3、T5 形成正极组。  晶闸管 T4、T6、T2 构成负极组。  晶闸管 T1、T3、T4、T6 在负载上产生 Vab 的全波整流输出。  晶闸管 T3、T5、T6、T2 在负载上产生 Vbc 的全波整流输出。  晶闸管 T1、T5、T4、T2 在负载上产生 Vca 的全波整流输出。  所有这 3 个输出同时提供给同一个 RL 负载。 效果是所有 3 上面提到的单个输出相互叠加以获得最终输出。  不同点火角的输出波形如下所示。  可以通过改变触发角来改变平均输出电压。  对于点火角 90 时,电路作为线路换向逆变器工作。
2021-12-30 21:30:47 26KB matlab
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T5飞马 中文生成式预训练模型,以mT5为基础架构和初始权重,通过类似PEGASUS的方式进行预训练。 详情可见: ://kexue.fm/archives/8209 分词器 我们将T5 PEGASUS的令牌生成器转换成BERT的令牌生成器,它对中文更友好。同时,我们重新排列一版词表,从而里边的字,词都更加完善,目前的vocab.txt共包含5万个token,真正覆盖了中文的常用字,词。 预训练任务 具体来说,假设一个文档有n个句子,我们从中挑出大约n / 4个句子(可以不连续),因此这n / 4个句子拼起来的文本,跟剩下的3n / 4个句子拼写的文本,更长公共子序列重置长,然后我们将3n / 4个句子拼写的文本视为标题,n / 4个句子拼起来的文本透视摘要,通过这样的方式构成一个“(Reuters,摘要)”的伪摘要数据对。 模型下载 目前开源的T5 PEGASUS是基本版,总参数量为2
2021-12-29 19:58:22 418KB Python
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内置GNS3+c3660-jk9o3s-mz.124-15.T5镜像,强大的路由交换模拟器
2021-11-07 14:42:48 94.95MB 路由交换仿真
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T5 ,10月更新新增自助交易,友价虚拟商城实物商城PC端模板18套+手机模板两套 该补丁仅适用于友价商城源码,正版用户请登录后台直接在线升级 以下是本次补丁的修复内容: 手机端: 1、优化实名认证模块(通过手机扫描认证,并且提现主体必须跟实名认证一致) 电脑端: 2、商品搜索实现分词技术 3、修复卡密类商品库存不足时还能下单的BUG 4、修复19开头的手机号码无法收到验证码的问题 5、商品默认详情页面下移时,增加自动出现快捷购买的功能 6、修复有置顶商品时,列表页下方会出现空位的情况
google最新的T5模型论文,可以和bert模型对照分析,学习google对于nlp模型的处理方式
2021-11-01 11:35:57 1.15MB 机器学习
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简单的变形金刚 该库基于HuggingFace的库。 使用简单的Transformers,您可以快速训练和评估Transformer模型。 初始化模型,训练模型和评估模型仅需要三行代码。 技术支持 序列分类 代币分类(NER) 问题回答 语言模型微调 语言模型训练 语言生成 T5型号 Seq2Seq任务 多模态分类 对话式AI。 文本表示生成。 目录 设置 与conda 从安装Anaconda或Miniconda Package Manager 创建一个新的虚拟环境并安装软件包。 conda create -n st python pandas tqdm conda activate st如果使用cuda: conda install pytorch>=1.6 cudatoolkit=11.0 -c pytorch否则: conda install pytorch cpuonly
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