T5 (مدل زبان) کیست؟ توضیح بده.
T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) شامل مجموعه‌ای از مدل‌های زبان بزرگ است که توسط هوش مصنوعی گوگل در سال 2019 ارائه شد. این مدل‌ها بر پایه معماری ترانسفورمر طراحی شده‌اند و ساختاری رمزگذار-رمزگشا دارند. در این ساختار، بخش رمزگذار متن ورودی را تحلیل کرده و پردازش می‌کند، در حالی که بخش رمزگشا وظیفه تولید متن خروجی را بر عهده دارد. این طراحی برای حل طیف گسترده‌ای از مسائل پردازش زبان طبیعی (NLP) با عملکرد بالا توسعه یافته است.مدل‌های T5 ابتدا با استفاده از مجموعه‌های عظیمی از داده‌های متنی و کد، پیش‌آموزش داده می‌شوند. این فرایند آنها را قادر می‌سازد وظایف مختلف مبتنی بر متن را که مشابه آموزش اولیه‌شان است، به‌خوبی انجام دهند. همچنین، این مدل‌ها انعطاف‌پذیر هستند و می‌توان با تنظیم دقیق آنها، برای وظایف جدید یا متفاوت نیز استفاده کرد. این ویژگی باعث می‌شود که T5 در بسیاری از حوزه‌های پردازش زبان طبیعی کاربرد داشته باشد.مدل‌های T5 در زمینه‌های مختلفی کاربرد دارند، از جمله طراحی ربات‌های گفتگو، سیستم‌های پیشرفته ترجمه ماشینی، ابزارهای خلاصه‌سازی خودکار متن، تولید کدهای برنامه‌نویسی، و حتی در روباتیک. این تنوع کاربرد به دلیل معماری انعطاف‌پذیر و توانایی بالای این مدل در پردازش زبان طبیعی و درک متن است.آموزش دادن.مدل‌های T5 ابتدا بر روی مجموعه داده C4 (Corpus Crawled Colossal Clean)، شامل متن و کد جمع‌آوری‌شده از اینترنت، پیش‌آموزش داده شدند. این فرایند به مدل توانایی درک زبان عمومی و تولید متن را می‌دهد. پس از پیش‌آموزش، مدل‌ها قابل تنظیم برای وظایف خاص هستند، به‌طوری‌که می‌توانند دانش آموخته‌شده را برای عملکرد بهتر در برنامه‌های خاص مانند ترجمه، خلاصه‌سازی یا تولید متن تطبیق دهند. این انعطاف‌پذیری، مدل‌های T5 را برای کاربردهای متنوعی مناسب می‌سازد.مدل‌های T5 برای بسیاری از وظایف پردازش زبان طبیعی در قالبی ساده و یکپارچه طراحی شده‌اند. در این روش، هر وظیفه به صورت &lt;متن ورودی&gt; -&gt; &lt;متن خروجی&gt; فرموله شده است. این رویکرد باعث شده تا مدل بتواند مسائل متنوعی را با یک ساختار مشترک حل کند، از جمله ترجمه، خلاصه‌سازی، و تولید پاسخ برای سوالات. این فرمت متن به متن، قابلیت استفاده و آموزش مدل را بسیار ساده‌تر کرده است.چند نمونه عبارتند از:بازیابی متن خراب: codice_1 -&gt; codice_2 ، که در آن codice_3 به معنای "پایان خروجی" است، و codice_4 و codice_5 نشان‌دهنده جاهای خالی هستند که در گزارش اصلی "سنتینل" نامیده می‌شوند. .ترجمه: codice_6 -&gt; codice_7 .قضاوت در مورد مقبولیت دستوری یک جمله (جمله CoLA ): codice_8 -&gt; codice_9سری T5 شامل چندین مدل با اندازه‌ها و قابلیت‌های متفاوت است، همه ترانسفورماتورهای رمزگذار-رمزگشا ، که در آن رمزگذار متن ورودی را پردازش می‌کند و رمزگشا متن خروجی را تولید می‌کند.این مدل ها اغلب با تعداد پارامترهایشان متمایز می شوند که نشان دهنده پیچیدگی و ظرفیت بالقوه مدل است. مقاله اصلی 5 مدل زیر را گزارش کرد:در جدول فوق،توجه داشته باشید که بر خلاف ترانسفورماتورهای معمولی، مدل های 3B و 11B راضی نیستند formula_6در مقایسه با ترانسفورماتور اصلی، از چند تغییر جزئی استفاده می‌کند: نرمال‌سازی لایه‌ها بدون سوگیری افزودنی. قرار دادن نرمال سازی لایه در خارج از مسیر باقیمانده؛ تعبیه موقعیتی نسبی برای همه آزمایش‌ها، آنها از توکنایزر WordPiece با اندازه واژگان 32000 استفاده کردند. توکنایزر در ورودی و خروجی هر مدل مشترک است. این بر روی ترکیبی از داده‌های انگلیسی ، آلمانی ، فرانسوی و رومانیایی از مجموعه داده‌های C4 با نسبت 10:1:1:1 آموزش داده شد.انواع.چندین مدل بعدی از معماری T5 استفاده کردند که برای متمایز کردن آنها از قراردادهای نامگذاری غیر استاندارد استفاده شد. در این بخش سعی شده است موارد اصلی جمع آوری شود. لیست کاملی از انواع منتشر شده توسط Google Brain در مخزن GitHub برای T5X است.برخی از مدل ها از ابتدا آموزش می بینند در حالی که برخی دیگر با شروع با یک مدل آموزش دیده قبلی آموزش می بینند. به طور پیش فرض، هر مدل از ابتدا آموزش داده می شود، مگر اینکه در غیر این صورت ذکر شده باشد.برنامه های کاربردی.مدل T5 خود یک مدل رمزگذار-رمزگشا است که به آن امکان می دهد برای دستورالعمل های زیر استفاده شود. رمزگذار دستورالعمل را رمزگذاری می کند و رمزگشا به صورت خودکار پاسخ را تولید می کند.رمزگذار T5 را می توان به عنوان رمزگذار متن استفاده کرد، مانند BERT. این یک متن را به دنباله ای از بردارهای اعداد واقعی رمزگذاری می کند، که می تواند برای برنامه های کاربردی پایین دست استفاده شود. برای مثال، Google Imagen از "T5-XXL" به عنوان رمزگذار متن استفاده می‌کند، و بردارهای متن کدگذاری‌شده به عنوان شرطی‌سازی در مدل انتشار استفاده می‌شوند. به عنوان مثال دیگر، مدل انتشار AuraFlow از "Pile-T5-XL" استفاده می کند.مراجع.HS &amp; PGYan