请说一下：T5模型与Transformer的异同点

T5（Text-to-Text Transfer Transformer）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，它和Transformer有以下几点异同点：

相同点：
1. T5和Transformer都采用了自注意力机制（self-attention mechanism）来处理输入序列的信息，从而提取特征表示。
2. T5和Transformer都使用了多层堆叠的Transformer模块来构建模型，其中每个模块都包含多头自注意力机制和前馈神经网络（feed-forward neural network）。

不同点：
1. T5是一种文本到文本（text-to-text）转换模型，可以处理各种自然语言处理任务，包括翻译、摘要、问答等。而Transformer最初是为机器翻译而设计的。
2. T5不仅使用了自注意力机制来处理输入序列，还使用了自回归模型（autoregressive model）来生成输出序列。而Transformer只使用自注意力机制来构建编码器和解码器。
3. T5使用了更大规模的数据集和更多的训练步骤，以达到更好的性能。T5包含11亿个参数，而最初的Transformer只包含6层和6个自注意力头。

总之，T5是基于Transformer架构的文本到文本转换模型，相比于最初的Transformer模型，具有更广泛的应用和更强的性能。