# 文本到文本轉換

基於BoolQ數據集微調的T5-base模型，專門用於生成真/假類問答對。

基於ViT5-Base模型在越南新聞數據集上微調的文本摘要生成模型，支持越南語文本的自動摘要生成。

T5-small 模型的 OpenVINO IR 格式版本，支持文本生成、翻譯等任務

T5-small模型的ONNX格式導出版本，支持多語言文本生成和翻譯任務。

越南語最先進的預訓練Transformer編碼器-解碼器模型，專門針對越南語新聞摘要任務進行了微調。

ViT5-base是基於Transformer的越南語預訓練編碼器-解碼器模型，支持多種文本生成任務。

基於Transformer架構的越南語先進預訓練編碼器-解碼器模型

T5版本1.1是谷歌改進的文本到文本轉換模型，採用GEGLU激活函數，僅在C4數據集上進行無監督預訓練，需微調後使用。

mT5是谷歌推出的多語言文本到文本轉換模型，支持101種語言，基於mC4數據集預訓練。

T5版本1.1的LM適配版是基於T5架構改進的文本生成模型，通過語言建模目標額外訓練，提升了提示調優能力。

本模型是在推特情感抽取數據集上微調的T5基礎模型，專門用於情感文本片段抽取任務。

mT5是T5模型的多語言變體，支持101種語言，基於mC4語料庫進行預訓練，適用於多語言文本生成和理解任務。

該模型是基於T5-base架構，在SQuAD v1.1數據集上微調，專門用於問題生成任務。

專為阿拉伯語和英語任務定製的T5模型，體積更小且針對特定語言優化。

這是一個針對阿拉伯語和英語任務定製的T5模型，可作為google/mt5-base模型的替代方案，體積更小且專注於阿拉伯語和英語相關任務。

mT5是T5模型的多語言版本，支持101種語言，基於mC4語料庫進行預訓練，適用於多種自然語言處理任務。

mT5是T5模型的多語言變體，基於覆蓋101種語言的mC4語料庫預訓練，適用於多語言文本處理任務。

基於t5-small微調的英語問題生成模型，用於從給定文本和答案生成相關問題。

T5版本1.1的LM適配版是基於T5架構的大規模語言模型，針對語言建模目標進行了優化，提升了在提示調優中的表現。

T5-Large是Google開發的文本到文本轉換Transformer模型，具有7.7億參數，支持多種NLP任務。

T5-3B是由Google開發的30億參數文本到文本轉換Transformer模型，採用統一的文本到文本框架處理多種NLP任務。

T5基礎版是由Google開發的文本到文本轉換Transformer模型，參數規模2.2億，支持多語言NLP任務。

面向英越翻譯的文本到文本遷移轉換器預訓練模型，專注於英語到越南語的機器翻譯任務。