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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