一图速览：T5 vs GPT 对比总结

维度	T5（Text-to-Text Transfer Transformer）	GPT（Generative Pretrained Transformer）
📌 模型类型	编码器-解码器（Encoder-Decoder）	解码器-only（Decoder-only）
🎯 训练目标	将一切任务转化为“文本到文本”的转换问题（如翻译、摘要、QA）	语言建模（预测下一个 token）
💡 设计理念	通用统一框架：“所有 NLP 任务 = 文本 → 文本”	自回归生成器：强在自然生成与上下文理解
📚 预训练数据	C4 数据集（Colossal Clean Crawled Corpus）	WebText, Common Crawl, Books, Code 等
🔨 任务适配	翻译、摘要、QA、分类、填空、对话都能统一处理	长文本生成、代码、对话生成超强
🧠 多任务泛化能力	非常强，能一套参数做多种任务（prompt 设计好很重要）	单一任务效果顶尖（如大模型对话）
🧪 表现特点	精准任务完成率高，适合指令学习（text2text）	自然语言生成更流畅，适合 open-ended tasks
❤️ 模型代表	T5, mT5, FLAN-T5, UL2	GPT-2, GPT-3, GPT-4, ChatGPT
🚀 实际应用	强在结构化输出（如摘要、QA、纠错）	强在自由生成（对话、创作、续写）
🔧 推理效率	相对较低（Encoder + Decoder）	高效（Decoder-only）
🧩 token 处理	SentencePiece	Byte-level BPE (tiktoken)

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💥 核心理解：谁更强？

• 开放式生成（如：写故事、生成代码、对话）👉 GPT 系列 > T5
  GPT 是最强“生成型 AI”，尤其是在 ChatGPT 这样强化后的版本中。

• 结构化文本任务（如：摘要、翻译、QA、信息抽取）👉 T5 系列更灵活
  T5 将一切任务统一转为“输入文本 → 输出文本”，非常适合 fine-tune。

• 多任务泛化👉 FLAN-T5, UL2 表现强劲
  微调时 T5 更容易实现多个任务共享参数，通用性更高。

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✅ 总结一句话：

T5 像是“全能型学霸”，什么题都能做；GPT 是“天才型作家”，能把语言玩得出神入化。