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总共从四方面来进行比较。
第一个方面，高层次方法（自监督的预训练方法）对比，总共三种方式。
- 语言模型式，就是 GPT-2 那种方式，从左到右预测；
- BERT-style 式，就是像 BERT 一样将一部分给破坏掉，然后还原出来；
- Deshuffling （顺序还原）式，就是将文本打乱，然后还原出来。
其中发现 Bert-style 最好，进入下一轮。
第二方面，对文本一部分进行破坏时的策略，也分三种方法。
- Mask 法，如现在大多模型的做法，将被破坏 token 换成特殊符如 [M]；
- replace span（小段替换）法，可以把它当作是把上面 Mask 法中相邻 [M] 都合成了一个特殊符，每一小段替换一个特殊符，提高计算效率；
- Drop 法，没有替换操作，直接随机丢弃一些字符。
此轮获胜的是 Replace Span 法，类似做法如 SpanBERT 也证明了有效性。
当当当，进入下一轮。
第三方面，到底该对文本百分之多少进行破坏呢，挑了 4 个值，10%，15%，25%，50%，最后发现 BERT 的 15% 就很 ok了。这时不得不感叹 BERT 作者 Devlin 这个技术老司机直觉的厉害。
接着进入更细节，第四方面，因为 Replace Span 需要决定对大概多长的小段进行破坏，于是对不同长度进行探索，2，3，5，10 这四个值，最后发现 3 结果最好。
终于获得了完整的 T5 模型，还有它的训练方法。
- Transformer Encoder-Decoder 模型；
- BERT-style 式的破坏方法；
- Replace Span 的破坏策略；
- 15 %的破坏比；
- 3 的破坏时小段长度。
到此基本上 T5 预训练就大致说完了，之后是些细碎探索。
Datasets
接着作者们拿着 C4 数据集做了各种实验，比如说从里面分出各种类型的数据集，单独训练 T5 模型，之后看在下游任务的表现，发现一些情况领域内的预训练数据可以增强下游任务（想当然的）。而 C4 完整数据集因为数据太多太杂，可能反而不如这种领域内较少数据集。
还有从 C4 中抽出不同量数据做实验，发现数据少时，模型会记住数据所以之后表现会比较差（这个也是想当然）。
Training：Multi-Task Learning
作者们之后又针对 MTDNN 给 T5 做了一系列类似训练，在一堆监督和非监督数据上进行预训练。
结果发现，只要混合训练比例调得OK，和前面说的非监督预训练性能差不多。
Scaling：bigger is better?
接着又做了当放大模型某方面规模的相关实验，分别是增大模型，增大数据，还有在一定资源限制下的集成。
结论是，当这些因素放大时对性能都有提高，但其中大模型是最必要的。
Models
最后就是结合上面所有实验结果，训练了不同规模几个模型，由小到大：
- Small，Encoder 和 Decoder 都只有 6 层，隐维度 512，8 头；
- Base，相当于 Encoder 和 Decoder 都用 BERT-base；
- Large，Encoder 和 Decoder 都用 BERT-large 设置，除了层数只用 12 层；
- 3B（Billion）和11B，层数都用 24 层，不同的是其中头数量和前向层的维度。
11B 的模型最后在 GLUE，SuperGLUE，SQuAD，还有 CNN/DM 上取得了 SOTA，而 WMT 则没有。看了性能表之后，我猜想之所以会有 3B 和 11B 模型出现，主要是为了刷榜。看表就能发现
比如说 GLUE，到 3B 时效果还并不是 SOTA，大概和 RoBERTa 评分差不多都是 88.5，而把模型加到 11B 才打破 ALBERT 的记录。然后其他实验结果也都差不多，3B 时还都不是 SOTA，而是靠 11B 硬拉上去的。除了 WMT 翻译任务，可能感觉差距太大，要拿 SOTA 代价过大，所以就没有再往上提。根据这几个模型的对比，可以发现即使是容量提到 11B，性能提升的间隔还是没有变缓，因此我认为再往上加容量还是有提升空间。
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