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一、T5模型的介绍
T5模型基于Transformer结构，包含有编码器与解码器。编码器将输入语句转换成一组向量表示，而解码器则将向量表示转换成对应的输出。在T5模型中，编码器和解码器采用相同的transformer结构，并共享参数，这相当于在一个模型中同时学习多个任务。要训练T5模型，我们首先将大量的文本数据输入到模型中进行预训练，使得模型学习到了输入和输出之间的对应关系。而后，再利用有标注的数据对模型进行微调，以适应具体的任务需求。与其他自然语言处理模型相比，T5具备以下优势：
多任务学习能力强：同一个模型可以执行多种自然语言任务，只需要使用不同的微调方法即可。
零样本学习能力强：T5模型可以利用已有知识完成类似但未曾见过的任务。
