详细介绍
T5（Text-To-Text Transfer Transformer）是由Google Research在2019年提出的一种基于Transformer架构的预训练语言模型。T5的核心思想是将所有的自然语言处理任务都统一为“文本到文本”的形式，即输入和输出都是文本。这种统一的框架使得T5能够处理多种任务，如文本分类、机器翻译、问答系统、文本生成等。
T5模型通过在大规模文本数据上进行预训练，学习到了丰富的语言表示能力。预训练任务通常包括掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）和文本生成任务。T5的架构与BERT类似，但它在编码器和解码器之间引入了更多的灵活性，使其能够更好地处理生成任务。
主要功能
- 文本分类：T5可以将输入的文本分类到预定义的类别中，如情感分析、主题分类等。
- 机器翻译：T5能够将一种语言的文本翻译成另一种语言，支持多种语言对。
- 问答系统：T5可以根据给定的问题和上下文生成答案。
- 文本生成：T5可以生成连贯的文本，如文章摘要、故事续写等。
- 文本改写：T5可以对输入的文本进行改写，如同义句生成、文本简化等。