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模型的准确性是通过比较模型的预测结果和实际结果来衡量的，通常使用精确度（precision）、召回率（recall）、F1分数等指标。SuperGLUE是继GLUE之后的一个更为复杂和挑战性的基准测试，它引入了更难的任务和更复杂的数据集，用以推动语言理解模型的发展。泛化能力是衡量模型在未见数据上表现的能力。评价一个模型的可解释性涉及到理解模型的决策是如何做出的，以及模型的预测是否为人类所能理解和接

BART也采用了encoder-decoder结构，但与T5不同的是，BART在预训练阶段使用了类似于BERT的双向Transformer作为encoder，使用了类似于GPT的单向Transformer作为decoder。扰动的方式包括了词序打乱、词缺失、词替换等。总的来说，T5和BART在模型结构、预训练任务和生成方式上都有所不同，但都是将NLP任务视为序列到序列的转换问题，都采用了自回归的生