自己コーディング言語モデルとは何ですか？T5は自己コーディング言語モデルですか？
自動エンコーダー言語モデルは、ニューラルネットワークに基づいた自己監視および学習方法であり、入力テキストデータを低次元表現に圧縮し、このプロセスの最大範囲で元の情報を保持することを目的としています。エンコーダーとデコーダーの2つの主要なコンポーネントで構成されています。エンコーダはテキ​​ストをベクトルにエンコードし、デコーダーはベクトルを元のテキストに変換します。この方法は、単語ベクトルの学習、テキスト生成、分類など、自然言語処理タスクで広く使用されています。

T5（テキストからテキストへの転送トランス）は、トランスモデルに基づくテキスト生成モデルです。翻訳、質問、回答、抽象などのさまざまな自然言語処理タスクを実行できます。T5は、入力テキストを自己コード言語モデルのようなベクトルに変換できますが、見かけのエンコーダーとデコーダーがないため、典型的なセルフエンコード言語モデルではありません。それどころか、それはテキストからテキストへの変換モデルであり、異なる形式のテキストデータを別の形式のテキストデータにマッピングできます。