Flan-T5模型的参数大小、主要架构、训练数据量、所需资源

Flan-T5 模型的参数大小为11亿个，主要架构是基于 Transformer 的架构，同时引入了一些新的技术和优化，如自适应计算、动态掩码等，从而进一步提高了模型的性能。训练数据量为 13.5T，模型的训练时间需要数天到数周不等，训练时需要使用大量的计算资源，包括高性能的GPU和大量的内存。在推理阶段，Flan-T5 模型需要的资源也比较高，需要使用GPU进行加速，同时需要大量的内存进行缓存。总的来说，Flan-T5 模型需要大量的计算资源和存储资源来支持其训练和推理。