基于T5-small模型在XSum数据集上微调的文本摘要模型

Chronos-Bolt是一系列预训练的时间序列预测模型，支持零样本预测，基于T5编码器-解码器架构，训练数据涵盖近千亿时间序列观测点。

kazRush-ru-kk 是一个基于T5配置的俄语到哈萨克语的翻译模型，在多个开源平行数据集上训练而成。

基于T5-small微调的豪萨语到中文翻译模型，在BLEU评估指标上达到30.26分

基于FLAN-T5的葡萄牙语（巴西）文本摘要模型，经过指令微调优化

基于FRED-T5-large训练的俄语拼写检查模型，可纠正拼写、标点和大小写错误

这是一个基于T5架构的多语言机器翻译模型，支持英语、俄语和中文之间的互译。

基于T5架构的多语言翻译模型，支持俄语、中文和英语之间的双向翻译

基于d0rj/rut5-base-summ微调的俄语对话摘要模型，在DialogSum数据集上训练

基于T5架构的预训练模型，能够将英文句子转化为表情符号序列

基于jfleg数据集构建的语法纠错模型，采用t5-base架构，专注于英文语法修正。

基于FLAN-T5架构的英印双语翻译模型，支持英语与印尼语之间的互译

基于Long-T5架构的政府报告摘要生成模型，专门针对长文档摘要任务进行优化

基于T5架构的英文事件推理模型，用于分析事件的前提条件、影响、意图和反应

基于PTT5微调的巴西葡萄牙语文本抽象摘要生成模型，支持新闻等多种文本的摘要生成。

基于google/long-t5-tglobal-base微调的文本摘要模型，在XSum和CNN/DailyMail数据集上表现良好。

基于t5-base模型微调的语法纠错模型，用于文本语法错误检测与修正

molt5-base 是一个基于 T5 架构的模型，专门用于分子与自然语言之间的翻译任务。

这是一个基于T5-base架构的释义模型，在PAWS、MSRP和Opinosis数据集上进行了微调，主要用于文本释义和改写任务。

T5-small-ssm-nq是基于T5架构的小型闭卷问答模型，经过C4、维基百科和自然问题(NQ)数据集的预训练和微调。

基于印尼语mC4数据集预训练的T5小型模型，需微调后使用

基于T5-base架构的琐事问答模型，通过无上下文训练实现闭卷式问答能力

基于T5-small架构的问答系统模型，支持抽取式问答任务，可处理可回答与不可回答的情况

基于T5架构的英语句子复述生成模型，使用Google PAWS数据集训练

基于WikiKG90Mv2数据集训练的T5模型，用于知识图谱中的尾实体预测任务

基于T5-small架构的分类器，用于评估答案/问题组合的重要性，判断答案是否足够相关以出现在摘要中。

基于T5-small架构的语法错误修正模型，用于自动检测和修正英语文本中的语法错误。

PLSUM 是一个针对葡萄牙语的多文档抽取式摘要模型，能够从多个文档中提取关键句子并生成类似维基百科的摘要。

基于T5-small架构的关键词生成文本模型，可将输入关键词转换为连贯句子

ByT5是谷歌T5的无分词器版本，直接处理UTF-8字节序列，支持多语言文本处理，特别擅长处理噪声数据。

PTT5是基于BrWac语料库预训练的T5模型，专门针对葡萄牙语优化，提供多种尺寸和词汇表选择。

基于ruT5-base训练的俄语文本去毒模型，用于将有毒俄语文本转换为中性表达。

这是一个基于T5架构并在多个数据集上微调的俄语抽象摘要生成模型，能够生成简洁准确的文本摘要。

该模型是基于T5架构微调的新闻摘要生成模型，训练数据来自CNN/DailyMail新闻数据集。

基于T5架构的越南语-英语机器翻译模型

基于t5 small架构预训练的Java API推荐生成模型，通过多任务训练和微调优化

基于T5-base架构的查询生成模型，用于为文本段落生成可能的搜索查询，无需标注数据即可训练语义搜索模型

KE-T5是由韩国电子技术研究院开发的基于T5架构的韩英双语文本生成模型，支持跨语言知识迁移的对话生成任务。

基于T5架构的预训练模型，专为Java API推荐生成任务设计，通过多任务训练优化性能

基于T5 Small架构预训练的API推荐生成模型，专为Java编程任务设计