Transformers documentation
FLAN-T5
Начало работы
Базовые классы
Модели
Предобработчики
Вывод
API конвейера
Generate API
Оптимизация
Чат с моделями
Развёртывание
Обучение
Начало работы
Настройка
Производительность
Распределённое обучение
Аппаратное обеспечение
Квантование
Интеграции с экосистемой
Ресурсы
API
Основные классы
Модели
Текстовые модели
A.X-K1A.X-K2AFMoEALBERTApertusArceeBambaBARTBARThezBARTphoBeamBERTBertGenerationBertJapaneseBERTweetBigBirdBigBirdPegasusBioGptBitNetBlenderbotBlenderbot SmallBLOOMBLTByT5CamemBERTCANINECodeGenCodeLlamaCohereCohere2Cohere2MoeConvBERTCPMCPMANTCTRLDBRXDeBERTaDeBERTa-v2DeepSeek-OCR-2DeepSeek-V2DeepSeek-V3DeepSeek-V3.2DeepSeek-V4DiffLlamaDistilBERTDogedots1DPRELECTRAМодели «кодировщик-декодировщик»ERNIEErnie4_5Ernie4_5_MoEESMESMCESMFold2EuroBERTEXAONE-4.0EXAONE-4.5EXAONE-MoEFalconFalcon3FalconH1FalconMambaFLAN-T5FLAN-UL2FlauBERTFlexOlmoFlintFNetFSMTFun-ASR-NanoFunnel TransformerFuyuGemmaGemma2GLM-4GLM-4-0414GLM-4.5, GLM-4.6, GLM-4.7GLM-4.7-FlashGLM-5, GLM-5.1, GLM-5.2, GLM-5.3GLM-ImageGPTGPT NeoGPT NeoXGPT NeoX JapaneseGPT-JGPT2GPTBigCodeGptOssGPTSw3GraniteGraniteMoeGraniteMoeHybridGraniteMoeSharedGraniteMoeSWAGraniteSWAGTEГелийHerBERTHRM-TextHunYuanDenseV1HunYuanMoEV1HunYuanVLHyperCLOVAXHYV3HYV4I-BERTInternLM3IQuestCoderJais2JambaJetMoeJEVjina_embeddings_v3KimiLinearKolibri1LagunaLEDLFM2LFM2MoeLFM3Ling 3.0LLaMALlama2Llama3LongCatFlashLongformerLongT5LUKEM2M100MADLAD-400MambaMamba2MarianMTMarkupLMMBart и MBart-50MegatronBERTMellumMiMo-V2-FlashMiniCPM3MiniMaxMiniMax-M2MiniMax-M3-VLMinistralMinistral3MistralMixtralmLUKEMobileBERTModernBertModernBERTDecoderModernVBertMPNetMPTMRAMT5Muse Spark OpenMuseGlimmerMuseGlimmerAssistantMVPmyt5NanoChatNemotronNemotronHNemotronH OmniNLLBNLLB-MoENomicBERTNyströmformerOLMoOLMo2Olmo3OLMoEOlmoHybridOpenAI Privacy FilterOPTPegasusPEGASUS-XХурмаPhiPhi-3PhiMoEPhoBERTPLBartProphetNetQwen2Qwen2MoEQwen3Qwen3.5Qwen3.5 MoeQwen3MoEQwen3NextQwen4-ExpRAGRecurrentGemmaReformerRemBERTRoBERTaRoBERTa-PreLayerNormRoCBertRoFormerRWKVSeed-OssSmolLM3SolarOpenSplinterSqueezeBERTStableLmStarcoder2Step3p7SwitchTransformersT5T5GemmaT5Gemma2T5v1.1UL2UltraBERTUltraVBertUMT5VaultGemmaX-MODXGLMXLMXLM-RoBERTaXLM-RoBERTa-XLXLM-VXLNetxLSTMYOSOYoutu-LLMZambaZamba2ZAYA
Модели компьютерного зрения
Аудиомодели
Видеомодели
Мультимодальные модели
Модели обучения с подкреплением
Модели временных рядов
Внутренние вспомогательные функции
Справочник
Эта модель была опубликована в HF papers 20.10.2022 и добавлена в Hugging Face Transformers 20.06.2023.
FLAN-T5
Обзор
FLAN-T5 был представлен в статье Scaling Instruction-Finetuned Language Models — это улучшенная версия T5, дообученная на смеси задач.
Можно напрямую использовать веса FLAN-T5 без дообучения модели:
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("google/flan-t5-small", device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/flan-t5-small")
inputs = tokenizer("A step by step recipe to make bolognese pasta:", return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True))
['Pour a cup of bolognese into a large bowl and add the pasta']FLAN-T5 включает в себя те же улучшения, что и T5 версии 1.1 (см. здесь для подробного описания улучшений модели).
Google выпустила следующие варианты:
Оригинальные контрольные точки можно найти здесь.
Update on GitHubСм. страницу документации T5 для полного справочника API, примеров кода и ноутбуков. Дополнительные сведения об обучении и оценке FLAN-T5 приведены в карточке модели.