T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)
T5 is a unified sequence-to-sequence deep learning framework introduced by Raffel et al. at Google Brain in 2020, published in the Journal of Machine Learning Research (Vol. 21, No. 140). It reframes every NLP task — classification, translation, summarisation, question answering, and more — as a text-to-text problem: both input and output are always character strings, enabling a single encoder-decoder Transformer to be pre-trained once and fine-tuned across tasks with a consistent interface. T5 introduced span-corruption pre-training and the C4 corpus, and its largest variant (11B parameters) achieved state-of-the-art results across a wide range of NLP benchmarks at the time of publication.
Εγγραφή πηγής
Οι παραπομπές αντιγράφονται αυτούσιες από την εγγραφή πηγής της μεθόδου. Δεν υπονοείται επαλήθευση σε επίπεδο ισχυρισμού από αυτές.
- Raffel, C., Shazeer, N., Roberts, A., Lee, K., Narang, S., Matena, M., Zhou, Y., Li, W., & Liu, P. J. (2020). Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer. Journal of Machine Learning Research, 21(140), 1–67. · URL
- Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). Attention is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30. · URL
- Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. Proceedings of NAACL-HLT 2019, 4171–4186. · URL
Επιμελημένοι ισχυρισμοί
Οι ισχυρισμοί έχουν αποθηκευτεί στο καθολικό τεκμηρίων, καθένας με τη δική του αξιολόγηση.
Αυτή η προβολή δεν επινοεί αξιολόγηση ισχυρισμού όταν το καθολικό δεν έχει κανέναν.
Σχετικές μέθοδοι
Δημιουργούνται από τον γράφο μεθόδων και εμφανίζονται ως προτεινόμενες από μηχανή σχέσεις — δεν υπονοείται ισχυρισμός τεκμηρίου.