“byt5-small”是一种由Google Research团队提出的基于Transformer架构的自然语言处理模型，它是一个轻量级版本，拥有仅91M个参数。

该模型可以用于多种自然语言处理任务，例如文本分类、文本生成、问答和机器翻译等。与其他模型不同的是，它使用了Byte Pair Encoding（BPE）和Transformer编码器，能够有效地处理长序列和多语言输入。BPE可以将输入文本分割成固定大小的子单元，从而使模型更好地理解复杂的文本结构。

此外，“byt5-small”模型还支持对输入文本进行控制，用户可以通过添加关键词和短语来引导模型生成更准确的预测结果。同时，该模型还支持生成多样性的输出，可以生成多个不同的答案以增加模型的多样性。