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。
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。