自编码语言模型（Autoencoder Language Model）是一种基于神经网络的自监督学习方法，旨在将输入的文本数据压缩成一个低维度的表示，并且在此过程中最大限度地保留原始信息。它由两个主要组件组成：编码器和解码器。编码器将输入文本编码为一个向量，而解码器将向量转换回原始文本。这种方法被广泛用于自然语言处理任务，例如词向量的学习、文本生成和分类等。

T5（Text-to-Text Transfer Transformer）是一个基于Transformer模型的文本生成模型，它可以执行各种自然语言处理任务，例如翻译、问答和摘要等。虽然T5可以像自编码语言模型一样将输入文本转换为向量，但它并不是一个典型的自编码语言模型，因为它没有一个显式的编码器和解码器。相反，它是一个文本到文本的转换模型，可以将不同形式的文本数据映射到另一种形式的文本数据。
โมเดลภาษาตัวเข้ารหัสอัตโนมัติเป็นวิธีการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลด้วยตนเองโดยอิงจากโครงข่ายประสาทเทียมที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อบีบอัดข้อมูลข้อความที่ป้อนให้เป็นการแสดงมิติต่ำและเก็บรักษาข้อมูลต้นฉบับไว้ในขอบเขตสูงสุดในกระบวนการ ประกอบด้วยสององค์ประกอบหลัก: ตัวเข้ารหัสและตัวถอดรหัส ตัวเข้ารหัสจะเข้ารหัสข้อความที่ป้อนให้เป็นเวกเตอร์ และเครื่องถอดรหัสจะแปลงเวกเตอร์กลับไปเป็นข้อความต้นฉบับ วิธีการนี้ใช้กันอย่างแพร่หลายในงานประมวลผลภาษาธรรมชาติ เช่น การเรียนรู้เวกเตอร์คำ การสร้างและการจัดหมวดหมู่ข้อความ เป็นต้น T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) คือโมเดลการสร้างข้อความตามโมเดล Transformer ซึ่งสามารถทำงานประมวลผลภาษาธรรมชาติต่างๆ ได้ เช่น การแปล การตอบคำถาม และการสรุป แม้ว่า T5 จะสามารถแปลงข้อความอินพุตเป็นเวกเตอร์ได้ เช่น โมเดลภาษาการเข้ารหัสอัตโนมัติ แต่ก็ไม่ใช่โมเดลภาษาการเข้ารหัสอัตโนมัติทั่วไป เนื่องจากไม่มีตัวเข้ารหัสและตัวถอดรหัสที่ชัดเจน แต่เป็นโมเดลการแปลงข้อความเป็นข้อความที่จับคู่ข้อมูลข้อความในรูปแบบต่างๆ กับข้อมูลข้อความรูปแบบอื่น
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence