谷歌2019年发布的模型， 110 亿参数，一举刷新了GLUE、SuperGLUE 等多个 NLP 榜单的模型。
- mT5，即 Multilingual T5，是 T5 的多国语言版。
- mT5 跟 T5 一脉相承，整体基本一样，但在模型结构方面，mT5 用的是 T5.1.1方案。
- mT5 其实就是重新构建了多国语言版的数据集 mC4，然后使用 T5.1.1 方案训练了一波
- C4 是 Google 构建的近 800G 的语料
- 用 mT5 small 版本 finetune 出来的 CSL 标题生成模型，BLEU 指标能持平基于 WoBERT 的 UniLM 模型，并且解码速度快 130%；
- 而用 mT5 base 版本 finetune 出来的 CSL 标题生成模型，指标能超过基于 WoBERT 的 UniLM 模型 1% 以上，并且解码速度也能快 60%。
