Was ist T5  (Text-to-Text Transfer Transformer)?

T5 ist ein Transformer-basierte Architektur, die einen Text-to-Text Ansatz verfolgt. Es handelt sich um ein vortrainiertes Modell, welches durch Feinabstimmung auf neue Bereiche abgestimmt werden kann. Das Modell löst Aufgaben wie zum Beispiel Übersetzungen, Klassifizierungen und Beantwortungen von Fragen auf Basis eines Textinputs. Die Lösung der Aufgabe beziehungsweise die Antwort auf die Frage wird in Text ausgegeben. Besonders ist, dass auch die Eingabe das Modell trainiert, um einen Zieltext zu erzeugen.

Die Bedeutung von T5 in NLP

T5 gilt als eines der fortschrittlichsten Transformer-Modelle und wurde für eine Vielzahl an Aufgaben trainiert. Mit Hilfe von Transfer Learning kann das Modell gut für neue Aufgaben trainiert werden. Die Feinabstimmung kann dann mit kleineren Datensätzen erfolgen, sodass ein besseres Trainingsergebnis erreicht wird. Die Erfolge dieses Transfers werden durch GPT, ULMFiT, ELMo und BERT deutlich. Auch die Vielzahl neuer Methoden wie XLNet, RoBERTa, ALBERT, Reformer und MT-DNN zeigen die rasanten Entwicklungen.

Stärken von T5  (Text-to-Text Transfer Transformer)

Im Vergleich zu anderen Transformer-Modellen weist T5 einige Analogien sowie Besonderheiten auf. Die größte Besonderheit ist, dass mit einem Modell mehrere Aufgaben gelöst werden können. Das Modell wurde für 17 verschiedene Aufgaben trainiert. Zu diesen Aufgaben gehören die Beantwortung von Fragen, Übersetzungen sowie Bewertungen.

Grenzen von T5  (Text-to-Text Transfer Transformer)

Die Ergebnisse, die T5 im Anwendungskontext liefert, sind beeindruckend. Dennoch erzielt das Modell nicht in jedem Bereich das beste Ergebnis. Somit ist es bei der Entwicklung einer Künstlichen Intelligenz für einen bestimmten Anwendungs- beziehungsweise Aufgabenbereich wichtig, die Performance verschiedener Transfer-Modelle zu vergleichen und mit Hilfe eines Vergleichs der Resultate das beste Modell zu wählen.