# 閉卷問答

基於T5架構的閉卷問答模型，通過預訓練和增量訓練實現無需外部知識源的問答能力

T5-xxl SSM NQ是基於T5架構的閉卷問答模型，通過預訓練和微調實現知識存儲與檢索。

T5-11b-ssm-nq是基於T5架構的大型語言模型，專門用於閉卷問答任務。該模型通過預訓練和微調，能夠在沒有外部知識源的情況下回答問題。

T5-large-ssm-nqo是基於T5架構的閉卷問答模型，通過預訓練和微調實現知識檢索與問答功能。

T5-3b-ssm-nq是基於T5架構的閉卷問答模型，通過預訓練和微調實現知識檢索和問答功能。

谷歌T5模型用於閉卷問答任務，通過預訓練和微調在Trivia QA數據集上實現高性能。

基於T5架構的閉卷問答模型，通過去噪和顯著跨度掩碼目標預訓練，適用於無需外部知識源的問答任務。

谷歌T5模型通過預訓練實現閉卷問答功能，無需依賴外部知識源即可回答問題

T5-small-ssm-nq是基於T5架構的小型閉卷問答模型，經過C4、維基百科和自然問題(NQ)數據集的預訓練和微調。

谷歌T5模型，專為閉卷問答任務設計，通過多階段訓練在自然問題上實現高性能。

T5-xl-ssm-nq是基於T5架構的閉卷問答模型，通過預訓練和微調在自然問題上表現優異。