T5：テキスト対テキスト変換器（パート1）

T5 Text-to-Text Transformer (Part 1)

言語モデリングのための統一されたフレームワークの作成

転移学習パラダイムは、主に2つのステージで構成されています。最初に、深いニューラルネットワークを多数のデータで事前学習します。次に、このモデルを微調整（つまり、さらにトレーニング）して、より具体的なダウンストリームデータセットで学習します。これらのステージの正確な実装は、多様な形式で行われる場合があります。たとえば、コンピュータビジョンでは、ImageNetデータセットでモデルを事前学習し、教師あり学習目的を使用して、ダウンストリームデータセット（つまり、実際に解決しようとしているタスク）で教師ありの微調整を行います。代わりに、自己教師ありの事前学習を、ラベルのないテキストコーパスでしばしば実行します。

大規模で深いニューラルネットワークを巨大な（事前）トレーニングデータセットと組み合わせることは、しばしば印象的な結果を生み出します。この発見は、特にNLPについては真実であることがわかりました。生のテキストデータがインターネット上で自由に利用可能であるため、巨大なテキストコーパスを単純にダウンロードして、このデータ上で大規模なニューラルネットワークを事前学習し、その後、様々なダウンストリームタスクでモデルを微調整する（またはゼロ/フューショット学習技術を使用する）ことができます。この大規模な転移学習アプローチは、最初にBERT [2]によって探索され、マスキング目的を使用してラベルのないデータ上でトランスフォーマーエンコーダを事前学習し、その後、ダウンストリーム言語タスクで微調整しました。

BERT [2]の成功は過小評価できません（つまり、ほぼすべての言語ベンチマークでの新しい最高性能）。その結果、NLPコミュニティは転移学習のトピックを重点的に調査し始め、多数の新しい拡張や改善案が提案されました。この分野での急速な発展により、代替案の比較が困難になりました。テキスト対テキストトランスフォーマー（T5）モデル[1]は、NLPでの転移学習アプローチを研究するための統一されたフレームワークを提案し、異なる設定を分析し、ベストプラクティスを導出することができます。このベストプラクティスセットは、言語理解タスクのための最先端のモデルおよびトレーニングフレームワークであるT5を構成します。

関連する歴史と背景

• アーティストやクリエイターにとって最高のAIツール（2023年）
• PyTorchを使用した効率的な画像セグメンテーション：パート3
• Pythonコードを最小限使用して、サイバーパンク風のSeabornバイオリンプロットを作成する方法

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!