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 # UMT5
 **注：执行下游任务是需要先进行预训练, 训练代码参考train_model.py。**
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-<img align="center" src=docs/T5_task.png>
+    <img align="center" src=docs/T5_task.png>
 </div>
 
 ## 论文
@@ -13,7 +13,7 @@ umT5：T5 的多语言版本，具备 T5 模型大部分的多功能性，在多
 
 ### MT5 模型结构
 <div align="center">
-<img align="center" src=docs/T5_structure.png>
+    <img align="center" src=docs/T5_structure.png>
 </div>
 
 
@@ -23,19 +23,19 @@ umT5：T5 的多语言版本，具备 T5 模型大部分的多功能性，在多
 它主要的改动来自论文[GLU Variants Improve Transformer](https://arxiv.org/abs/2002.05202)，主要是借用了[Language Modeling with Gated Convolutional Networks](https://arxiv.org/abs/1612.08083) 的**GLU**(Gated Linear Unit)来增强 FFN 部分的效果。具体来说，原来 T5 的 FFN 为（T5 没有 Bias）：
 
 <div align="center">
-<img align="center" src=docs/equation1.png>
+    <img align="center" src=docs/equation1.png>
 </div>
 
 改为：
 
 <div align="center">
-<img align="center" src=docs/euqation2.png>
+    <img align="center" src=docs/euqation2.png>
 </div>
 
 ### T5 Transformer
 
 <div align="center">
-<img align="center" src=docs/t5transformer.png>
+    <img align="center" src=docs/t5transformer.png>
 </div>
 
 
@@ -174,7 +174,7 @@ python umt5_summary.py
 ## result
 ### 中文文本摘要任务
 <div align="center">
-<img align="center" src=docs/result.png>
+    <img align="center" src=docs/result.png>
 </div>
 
 ### 精度