T5 (Text-To-Text Transfer Transformer) ist ein 2019 von Google vorgestelltes Sprachmodell, das alle Sprachaufgaben nach demselben Muster behandelt: Text hinein, Text hinaus. Übersetzung, Zusammenfassung, Klassifikation und Fragebeantwortung werden dabei nicht als verschiedene Modellarten umgesetzt, sondern über eine vorangestellte Aufgabenbeschreibung im Eingabetext unterschieden.
Architektonisch nutzt T5 die vollständige Transformer-Architektur mit Encoder und Decoder und steht damit zwischen dem reinen Encoder-Modell BERT und den reinen Decoder-Modellen der GPT-Familie. Der einheitliche Zuschnitt macht das Modell flexibel und erlaubt es, dieselbe Grundarchitektur mit vergleichsweise wenig Aufwand auf neue Aufgaben anzupassen.
Historisch ist T5 vor allem als Vorwegnahme eines heute selbstverständlichen Prinzips bedeutsam: Die Aufgabe wird dem Modell in natürlicher Sprache mitgeteilt, statt für jede Aufgabe ein eigenes System zu bauen. In der Praxis spielen T5 und seine Ableger heute vor allem dort eine Rolle, wo ein kompaktes, selbst betreibbares Modell für eine eng umrissene Aufgabe gesucht wird.