自動エンコード言語モデル（ALM）は、ニューラルネットワーク言語モデルです。自己スーパービジョンと学習を介して入力テキストデータを潜在的なベクトルにエンコードし、元のテキストデータに解読します。ALMは通常、再帰的なニューラルネットワーク（RNN）またはトランスアーキテクチャを使用して実装します。

ALMの主な目的は、元のデータと同様の新しいデータを生成するために、テキストデータの潜在的な構造を学習することです。このモデルは、言語生成、テキスト圧縮、言語翻訳、その他のタスクに使用できます。

T5（テキストからテキストへの転送トランス）は、Google Brainチームによって開発された一般的なトレーニングモデルです。そのアーキテクチャは変圧器に基づいています。T5には、テキストの概要、機械翻訳、Q＆Aシステムなど、さまざまな言語生成およびテキスト変換機能があります。

T5には変換を生成してテキストする機能がありますが、従来の自己コード言語モデルではありません。代わりに、T5は「テキストからテキスト」と呼ばれるトレーニング方法を使用します。この方法では、入力と出力がテキストシーケンスであることが必要です。したがって、T5は変換ベースの言語モデルと見なすことができます。
自编码语言模型（Autoencoding Language Model，简称ALM）是一种神经网络语言模型，它通过自监督学习的方式，将输入的文本数据编码成潜在向量，并将其解码还原为原始文本数据。ALM通常使用递归神经网络（RNN）或变压器（Transformer）架构来实现。

ALM的主要目的是学习文本数据的潜在结构，从而能够生成与原始数据相似的新数据。该模型可用于语言生成、文本压缩、语言翻译等任务。

T5（Text-to-Text Transfer Transformer）是由Google Brain团队开发的一种通用的预训练模型，其架构是基于Transformer的。T5具有多种语言生成和文本转换能力，例如文本摘要、机器翻译、问答系统等。

尽管T5具有多种语言生成和文本转换的能力，但它并不是一个传统的自编码语言模型。相反，T5使用一种名为“text-to-text”的训练方法，该方法要求输入和输出都是文本序列，因此，T5可以视为一种基于转换的语言模型。