模型信息

语言支持：

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• 多语言

许可证：Apache-2.0
标签：

• 摘要生成
• 机器翻译

数据集：C4

t5-small ONNX格式导出模型

模型描述

T5 是一种基于编码器-解码器架构的预训练模型，通过将各类任务统一转化为文本到文本格式，在无监督与有监督的多任务混合数据上进行训练。

更多技术细节请参阅原始论文：

论文标题：《探索文本到文本统一Transformer的迁移学习极限》
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1910.10683.pdf
作者：Colin Raffel, Noam Shazeer, Adam Roberts, Katherine Lee, Sharan Narang, Michael Matena, Yanqi Zhou, Wei Li, Peter J. Liu

使用示例

可通过Transformers的pipeline调用本模型：

from transformers import AutoTokenizer, pipeline
from optimum.onnxruntime import ORTModelForSeq2SeqLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("optimum/t5-small")
model = ORTModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("optimum/t5-small")
translator = pipeline("translation_en_to_fr", model=model, tokenizer=tokenizer)
results = translator("My name is Eustache and I have a pet raccoon")
print(results)