T5原理与代码实例讲解_google t5

T5原理与代码实例讲解

1. 背景介绍

1.1 T5简介

T5（Text-to-Text Transfer Transformer）是由Google在2020年提出的一种新型预训练模型，它在多个自然语言处理（NLP）任务上取得了显著的性能提升。与之前的预训练模型如BERT和GPT不同，T5采用了统一的文本到文本（text-to-text）的框架，将所有的NLP任务都转化为序列到序列（sequence-to-sequence）的问题。

1.2 T5的优势

• 统一框架：T5将所有NLP任务统一为文本到文本的形式，简化了模型结构和训练过程。
• 多任务学习：T5在预训练阶段使用了多个不同的任务，如翻译、摘要、问答等，使得模型能够学习到更加通用的语言表示。
• 迁移学习：预训练好的T5模型可以方便地迁移到各种下游任务，只需要少量的任务特定数据进行微调（fine-tuning）即可。
• 可扩展性：T5模型支持不同的参数规模，从小型的T5-Small到超大型的T5-11B，可以根据任务需求和计算资源选择合适的模型。

2. 核心概念与联系

2.1 Transformer架构

T5基于Transformer架构，Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention）的序列到序列模型。它由编码器（encoder）和解码器（decoder）组成，