适合人群：
在校学生：如果你是在校学生，对AI有浓厚兴趣，并希望通过学习相关内容增强自己的实践能力，以便在未来的实习或工作中脱颖而出，那么大模型的知识将是你简历上的一大亮点。
职场新人：对于那些刚刚步入职场不久的同学，如果你想通过掌握大模型技术来提升自己的职业竞争力，无论是为了升职加薪还是寻求更好的职业发展机会，这部分内容都将是你的宝贵资产。
追求效率者：如果你希望通过“偷懒”来节省时间，获取整理好的大模型面试资料和信息，以便更高效地准备面试或学习，那么这些资源将是你的得力助手。
经验交流者：渴望与行业内的专业人士近距离交流，汲取更多实战经验，获取第一手行业信息的人群，也将从这些内容中受益匪浅。
不适合人群：
自主学习强者：对于那些已经拥有强大自我学习能力，能够独立完成AI相关知识学习的人来说，这些额外的帮助可能不是必需的。 非AI领域人士：如果你不准备进入AI相关领域，或者对AI学习没有兴趣，那么这部分内容可能并不适合你。
文本到文本的转换：T5的创新之处在于它将各种NLP任务统一表示为文本到文本任务。对于分类任务，输入的是文本，输出是类别的文本表示；对于翻译任务，输入是源语言的文本，输出是目标语言的文本；对于问答任务，输入是问题和上下文，输出是答案文本。这种统一框架大大简化了NLP任务的设计和实现，同时提高了模型的通用性。
基于Transformer架构：T5的底层架构是标准的Transformer模型，采用了编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构。编码器用于理解输入的文本，解码器用于生成输出的文本。这种架构特别适合需要生成文本的任务，如翻译、摘要生成等。与之前的BERT和GPT相比，T5结合了两者的优势。
预训练任务-填空任务（Span Corruption）：T5使用了一种特殊的预训练任务，称为Span Corruption。与BERT的Masked Language Model（MLM）有所不同，Span Corruption是在输入文本中随机选取一个连续的词组，将其替换为一个特殊的标记<extra_id_0>，然后要求模型根据上下文恢复该被遮蔽的部分。这种任务不仅要求模型预测单个词，还要能够预测整个词组，提高了模型处理长序列文本和生成任务的能力。
