T5文本编码器是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，全称为Text-to-Text Transfer Transformer。它由Google在2019年提出，并在后续的研究中不断更新和完善。T5的核心思想是将所有自然语言处理（NLP）任务都转换为统一的“文本到文本”格式，即无论是文本分类、文本摘要、翻译、问答还是其他任务，输入和输出都以文本的形式表示。
T5模型采用Encoder-Decoder结构，与BERT和GPT不同，它不仅能够处理分类任务，还能直接应用于生成任务，如摘要、翻译、问答等。这种设计使得T5能够处理各种复杂的NLP任务，并且通过在每个任务对应的输入前加上不同的前缀，可以灵活地指定任务类型。
T5模型的一个显著特点是其统一性，它将多种NLP任务转化为一个统一的框架，从而简化了模型的设计和训练过程。此外，T5模型在预训练时使用了span masking技术，这有助于模型学习语言的一般性知识。
T5模型已经在多个NLP任务上取得了显著的成果，并且由于其统一的框架和强大的生成能力，它在自然语言处理领域中得到了广泛的应用和认可
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