T5模型（Text-to-Text Transfer Transformer）是由Google Brain團隊在2019年提出的一種基於Transformer結構的序列到序列（Seq2Seq）模型。這個模型的主要特點是它將多種NLP任務（如翻譯、摘要、問答等）轉化為一個統一的框架下進行訓練。T5模型包括編碼器和解碼器兩個部分。編碼器是一種多層的Transformer編碼器，用於將輸入的自然語言文本進行編碼表示。解碼器也是一種多層的Transformer解碼器，用於將編碼器輸出的表示轉換為目標自然語言文本。
T5模型在訓練中採用了文本到文本的框架，即將多種NLP任務轉化為對輸入文本進行變換，從而得到對應的輸出文本的形式進行訓練。這種方法極大地降低了不同任務之間遷移學習與多任務學習的難度。
T5模型的主要優勢在於它具有可擴展性，能夠處理多種NLP任務，並且可以通過微調來適應不同的套用場景。與其它語言生成模型相比，T5模型的參數數量相對較少，訓練速度更快，且可以在相對較小的數據集上進行訓練。此外，T5模型在多種NLP任務中都表現出了非常優秀的性能。其主要劣勢在於訓練時間較長，由於T5模型使用了大量的Transformer結構，在訓練時需要大量的計算資源。模型的可解釋性不足，由於結構較為複雜，參數數量龐大，導致其內部機制不夠透明，解釋性較差。
T5模型在自然語言處理領域中有廣泛的套用，例如文本分類、摘要、翻譯、問答等任務。