T5: टेक्स्ट-टू-टेक्स्ट ट्रांसफर ट्रांसफार्मर
परिचय
अरे दोस्तों! पिछले कुछ सालों में ट्रांसफर लर्निंग ने NLP की दुनिया में एक नई लहर पैदा कर दी है। इसका जादू तब होता है जब हम एक मॉडल को बिना लेबल वाले टेक्स्ट डेटा पर प्री-ट्रेन करते हैं, जैसे कि भाषा मॉडलिंग या गायब शब्दों को भरना। फिर इसे छोटे लेबल वाले डेटा सेट पर फाइन-ट्यून किया जाता है, जिससे इसका प्रदर्शन आसमान छू जाता है। 2018 में GPT, ULMFiT, ELMo, और BERT जैसे मॉडल्स ने इस ट्रेंड को शुरू किया, और 2019 में XLNet, RoBERTa, ALBERT, Reformer, और MT-DNN जैसे नए तरीके सामने आए।
मुख्य विशेषताएँ
T5 मॉडल, जो C4 पर प्री-ट्रेन किया गया है, कई NLP बेंचमार्क पर टॉप-नॉच रिजल्ट्स देता है। यह इतना लचीला है कि इसे कई महत्वपूर्ण टास्क के लिए फाइन-ट्यून किया जा सकता है। हम सभी NLP टास्क को एक यूनिफाइड टेक्स्ट-टू-टेक्स्ट फॉर्मेट में ढालने का आइडिया लेकर आए हैं, जहां इनपुट और आउटपुट हमेशा टेक्स्ट ही होते हैं।
उपयोग के मामले
T5 को मशीन ट्रांसलेशन, डॉक्यूमेंट समरी, सवाल-जवाब, और क्लासिफिकेशन जैसे कई NLP टास्क पर यूज़ किया जा सकता है। यह रिग्रेशन टास्क पर भी काम कर सकता है, जहां इसे किसी नंबर के स्ट्रिंग फॉर्मेट की प्रीडिक्शन करने के लिए ट्रेन किया जाता है।
मूल्य निर्धारण
C4 डेटा सेट TensorFlow डेटा सेट्स के जरिए उपलब्ध है, तो इसे यूज़ करना बेहद आसान है।
तुलना
हमने ट्रांसफर लर्निंग के लिए कई तरीकों का एक गहरा अध्ययन किया है, जिसमें मॉडल आर्किटेक्चर, प्री-ट्रेनिंग ऑब्जेक्टिव्स, और ट्रेनिंग स्ट्रेटेजीज शामिल हैं। हमारे रिसर्च में, हमने पाया कि मल्टीटास्क लर्निंग एक प्री-ट्रेन-फिर-फाइन-ट्यून अप्रोच के साथ कड़ी टक्कर दे सकता है।
उन्नति
T5 को कई टास्क के लिए आसानी से कस्टमाइज किया जा सकता है, जैसे कि क्लोज्ड-बुक सवाल-जवाब और साइज-बेस्ड टेक्स्ट जनरेशन।
निष्कर्ष
हम ये देखने के लिए एक्साइटेड हैं कि लोग हमारे फाइंडिंग्स, कोड, और प्री-ट्रेन किए गए मॉडल्स का कैसे इस्तेमाल करते हैं। Colab नोटबुक पर जाओ और अपने प्रोजेक्ट को शुरू करने के लिए इसे आजमाओ।
