Google T5
Google T5の特徴・使用用途とは？
・テキスト同士のタスクに対する学習および微調整
・実験再現のためのコードとして活用
・転移学習の評価や検討
Google T5が向いている人・団体とは？
・転移学習や自然言語処理に興味を持つ研究者や開発者
・複数のテキストタスクを効果的に処理したい方
・オープンソースのAIツールを活用したい方
Google T5の使い方とは？
1. 適切なGCP（Google Cloud Platform）のプロジェクト、ゾーン、GCS（Google Cloud Storage）バケットを設定する必要があります。環境変数を設定する際には、自分のプロジェクト名、ゾーン、バケット名に応じて調整してください。
2. Cloud TPUを用いてトレーニングを行う際は、GCP上で仮想マシン（VM）を起動し、TPUの名前やサイズを環境変数に設定した後、TPUデバイスを作成します。
3. モデルのトレーニングを始める前に、データセットを準備することが重要です。GoogleのT5を利用する場合は、オリジナルのデータセットまたは事前処理されたTSVファイルが使用できますので、データソースを用途に合わせて整えてください。
4. トレーニングを実施するためには、モデルディレクトリ、データディレクトリ、および実施したいタスクやミクスチャー名を含むコマンドを実行する必要があります。例えば、GLUE BenchmarkのMRPCタスクをトレーニングする際には、適切なginファイルとタスク名を指定して`t5_mesh_transformer`コマンドを使用します。
5. 事前訓練されたモデルをファインチューニングする場合は、そのモデルのoperative configと、ファインチューニングに使用するデータセットまたはミクスチャー名を指定し、細調整用のコマンドを実行します。
6. モデルを評価するには、事前訓練済みまたはファインチューニング済みのモデル、評価対象のタスク名を指定し、評価コマンドを実行します。
7. 学習済みモデルから予測を生成するには、モデルディレクトリ、デコード方式、利用するチェックポイントを入力し、予測のためのコマンドを実行してください。
8. モデルをSavedModel形式で保存したい場合は、モデルディレクトリを指定し、保存するためのコマンドを実行します。これにより、訓練済みモデルを後日機械学習エンジンやDockerイメージなどで利用できる形式で出力することが可能です。
9. GPUを活用する際は、TPU特有のフラグを取り除き、mesh_shapeおよびmesh_devicesのginパラメータをGPUの設定に合わせて調整する必要があります。
10. 本研究やT5モデルを引用または拡張する場合は、関連する出版物を正しく引用してください。具体的な引用情報はREADME.mdファイルに記載されています。
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