T5:由于其“文本到文本”的哲学,T5的输入和输出都是文本序列。 BART:BART的输入是部分掩盖的文本,输出则是重构的完整文本。 5、应用领域 T5:由于其通用性,T5可以被应用于各种NLP任务,包括分类、回归、生成等。 BART:BART特别适用于序列生成任务,例如摘要、翻译和文本填充等。 6、模型的性能 T5:T5在多项NLP任务...
T5的目的是通过多个自然语言语言任务以及预训练任务提高下游任务的zero-shot few--shot以及全监督微调能力...
区别：位置编码不同，BART 采用可学习的绝对位置嵌入，T5 采用相对位置编码 激活函数不同，BART 激活函数...
另加一些细小区别。T5是分为无监督和有监督，其中无监督任务也是Span level的mask，bart是Text Infilling...
区别：位置编码不同，BART 采用可学习的绝对位置嵌入，T5 采用相对位置编码 激活函数不同，BART 激活函数...
bert你可以理解是完形填空，而同期gpt是写作文。但对于阅读理解这两个都没有优势，于是出了t5。t5，...
也就是说训练过程中只做encoder，用于生成embeddings作为下游任务的特征表示。而T5是encoder-decoder模型，...