t5

T5是一种基于转换器的神经网络模型，由Google于2019年提出。它采用了编码器-解码器的结构，将输入文本转化为连续的向量表示，然后再将这些向量转化为输出文本。相比于传统的循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM),T5具有更好的并行性和可扩展性，能够处理更长的序列，并且可以在多个任务上进行微调，从而实现多任务学习。此外，T5还采用了一些先进的技术，如零样本学习和元学习等，进一步提高了其性能。总之，T5是一种非常有前途的自然语言处理模型，有望在未来的应用中发挥重要作用。