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T5模型: Transfer Text-to-Text Transformer（谷歌）

7月前 作者：#苦行僧 分类：Toy博客 阅读(27) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了T5模型: Transfer Text-to-Text Transformer（谷歌）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

🔥 T5由谷歌发表于2019，《Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer》，最终版本发布在：JMLR。

一句话总结T5: 大一统模型，seq2seq形式完成各类nlp任务，大数据集预训练，大量实验，财大气粗，诚意满满，给nlp预训练模型领域提供了一个通用框架，提供了一套建议参数。

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作者测过包括encoder-decoder，decoder，prefix lm。 几种不同的结构主要是因为attention mask机制不一样，其中prefix lm可看作是encoder 和 decoder 的融合体，一部分如 encoder 一样能看到全体信息，一部分如 decoder 一样只能看到过去信息。最近开源的 UniLM, ChatGLM_v1便是此结构。
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作者还测了不同的预训练机制，如下配置效果最好，于是下面就是T5模型的配置了：
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-581314.html

到了这里，关于T5模型: Transfer Text-to-Text Transformer（谷歌）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

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