t5与transformer版本

T5是一种基于Transformer架构的预训练模型。Transformer是一种用于处理序列数据的深度学习模型，它在自然语言处理任务中取得了很大的成功。T5模型是由Google开发的，它在大规模文本数据上进行了预训练，并可以用于各种自然语言处理任务，如文本摘要、翻译和问答等。

T5模型有多个版本，其中最常用的版本是T5-base和T5-large。T5-base是较小的版本，具有相对较少的参数和计算资源要求。而T5-large是较大的版本，具有更多的参数和更高的计算资源要求，因此在处理更复杂的任务时通常表现更好。

下面是一个使用T5-large模型和T5标记器生成文本的示例代码[^1]：

import torch
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration

# 导入T5-large模型和T5标记器
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('t5-large')
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained('t5-large')

# 设置输入文本
input_text = "Translate this sentence to French: 'Hello, how are you?'"

# 对输入文本进行编码
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')

# 使用T5模型生成文本
output = model.generate(input_ids)

# 解码生成的文本
output_text = tokenizer.decode(output[0])

# 打印生成的文本
print(output_text)

这段代码使用T5-large模型将输入的英文句子翻译成法文。你可以根据自己的需求修改输入文本和任务类型。