mT5 在语料库上进行了预训练，涵盖 101 种语言：

南非荷兰语、阿尔巴尼亚语、阿姆哈拉语、阿拉伯语、亚美尼亚语、阿塞拜疆语、巴斯克语、白俄罗斯语、孟加拉语、保加利亚语、缅甸语、加泰罗尼亚语、宿务语、齐切瓦语、中文、科西嘉语、捷克语、丹麦语、荷兰语、英语、世界语、爱沙尼亚语、菲律宾语、芬兰语、法语、加利西亚语、格鲁吉亚语、德语、希腊语、古吉拉特语、海地克里奥尔语、豪萨语、夏威夷语、希伯来语、印地语、苗族语、匈牙利语、冰岛语、伊博语、印度尼西亚语、爱尔兰语、意大利语、日语、爪哇语、卡纳达语、哈萨克语、高棉语、韩语、库尔德语、吉尔吉斯语、老挝语、拉丁语、拉脱维亚语、立陶宛语、卢森堡语、马其顿语、马达加斯加语、马来语、马拉雅拉姆语、马耳他语、毛利语、马拉地语、蒙古语、尼泊尔语、挪威语、普什图语、波斯语、波兰语、葡萄牙语、旁遮普语、罗马尼亚语、俄语、萨摩亚语、苏格兰盖尔语、塞尔维亚语、修纳语、信德语、僧伽罗语、斯洛伐克语、斯洛文尼亚语、索马里语、索托语、西班牙语、巽他语、斯瓦希里语、瑞典语、塔吉克语、泰米尔语、泰卢固语、泰语、土耳其语、乌克兰语、乌尔都语、乌兹别克语、越南语、威尔士语、西弗里西亚语、科萨语、意第绪语、约鲁巴语、祖鲁语。

注意：mT5 仅在 mC4 上进行了预训练，未包含任何有监督训练。因此，该模型在用于下游任务之前必须进行微调。

预训练数据集：

其他社区检查点：

论文：

作者：Linting Xue, Noah Constant, Adam Roberts, Mihir Kale, Rami Al-Rfou, Aditya Siddhant, Aditya Barua, Colin Raffel

摘要

最近的“文本到文本迁移转换器”（T5）利用统一的文本到文本格式和规模，在多种英语自然语言处理任务上取得了最先进的结果。在本文中，我们介绍了 mT5，这是 T5 的多语言变体，它在一个新的基于 Common Crawl、涵盖 101 种语言的数据集上进行了预训练。我们描述了 mT5 的设计和改进的训练过程，并展示了其在许多多语言基准测试上的最先进性能。本研究中使用的所有代码和模型检查点均公开可用。