但是谷歌的研究人员断言 ， mT5是向功能强大的模型迈出的一步 ， 而这些模型不需要复杂的建模技术 。
总的来说 ， mT5展示出了跨语言表征学习中的重要性 ， 并表明了通过过滤、并行数据或其他一些调优技巧 ， 实现跨语言能力迁移是可行的 。
这个源自T5的模型 ， 完全适用于多语言环境 。
参考链接：
【谷歌130亿参数多语言模型mT5来袭，101种语言轻松迁移】

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