基于BoolQ数据集微调的T5-base模型，专门用于生成真/假类问答对。

基于ViT5-Base模型在越南新闻数据集上微调的文本摘要生成模型，支持越南语文本的自动摘要生成。

T5-small 模型的 OpenVINO IR 格式版本，支持文本生成、翻译等任务

T5-small模型的ONNX格式导出版本，支持多语言文本生成和翻译任务。

越南语最先进的预训练Transformer编码器-解码器模型，专门针对越南语新闻摘要任务进行了微调。

ViT5-base是基于Transformer的越南语预训练编码器-解码器模型，支持多种文本生成任务。

基于Transformer架构的越南语先进预训练编码器-解码器模型

专为阿拉伯语和英语任务定制的T5模型，体积更小且针对特定语言优化。

这是一个针对阿拉伯语和英语任务定制的T5模型，可作为google/mt5-base模型的替代方案，体积更小且专注于阿拉伯语和英语相关任务。

本模型是在推特情感抽取数据集上微调的T5基础模型，专门用于情感文本片段抽取任务。

T5版本1.1的LM适配版是基于T5架构的大规模语言模型，针对语言建模目标进行了优化，提升了在提示调优中的表现。

该模型是基于T5-base架构，在SQuAD v1.1数据集上微调，专门用于问题生成任务。

基于t5-small微调的英语问题生成模型，用于从给定文本和答案生成相关问题。

mT5是谷歌推出的多语言文本到文本转换模型，支持101种语言，基于mC4数据集预训练。

mT5是T5模型的多语言变体，支持101种语言，基于mC4语料库进行预训练，适用于多语言文本生成和理解任务。

T5版本1.1的LM适配版是基于T5架构改进的文本生成模型，通过语言建模目标额外训练，提升了提示调优能力。

mT5是T5模型的多语言版本，支持101种语言，基于mC4语料库进行预训练，适用于多种自然语言处理任务。

T5版本1.1是谷歌改进的文本到文本转换模型，采用GEGLU激活函数，仅在C4数据集上进行无监督预训练，需微调后使用。

mT5是T5模型的多语言变体，基于覆盖101种语言的mC4语料库预训练，适用于多语言文本处理任务。

面向英越翻译的文本到文本迁移转换器预训练模型，专注于英语到越南语的机器翻译任务。

T5-3B是由Google开发的30亿参数文本到文本转换Transformer模型，采用统一的文本到文本框架处理多种NLP任务。

T5基础版是由Google开发的文本到文本转换Transformer模型，参数规模2.2亿，支持多语言NLP任务。

T5-Large是Google开发的文本到文本转换Transformer模型，具有7.7亿参数，支持多种NLP任务。