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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？
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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。
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他に類似したモデルは何ですか？いくつかリストします。
gpt
ここに私が見つけたいくつかの自己コードされた事前トレーニング言語モデルがあります：

--Pert
-質量
 - ユニルム
-ENIE1.0
-ernie（木）
-mtdnn
-ENIE2.0
 - スパンバート
 - ロベルタ