Vamos analisar as alternativas em relação à principal vantagem do modelo T5, que unifica diferentes tarefas de linguagem em um formato "texto para texto". a) Facilitar o treinamento e a execução de múltiplas tarefas em um mesmo framework, aproveitando o mesmo processo de geração de texto. - Esta opção está correta, pois a unificação permite que o modelo aprenda a partir de um único formato, facilitando o treinamento e a execução de várias tarefas. b) Tornar o modelo dependente de regras manuais para classificar cada tipo de tarefa textual. - Esta opção é incorreta, pois o T5 não depende de regras manuais, mas sim de aprendizado de máquina. c) Exigir obrigatoriamente um modelo diferente para cada idioma, mesmo dentro da mesma arquitetura. - Esta opção é incorreta, já que o T5 pode lidar com múltiplos idiomas sem a necessidade de modelos separados. d) Reduzir a diversidade de tarefas, limitando a utilidade em cenários práticos. - Esta opção é incorreta, pois a unificação na verdade aumenta a diversidade de tarefas que o modelo pode realizar. e) Permitir que o modelo ignore completamente dados de texto para se concentrar apenas em imagens. - Esta opção é incorreta, pois o T5 é focado em tarefas de linguagem e não ignora dados de texto. Portanto, a alternativa correta é: a) Facilitar o treinamento e a execução de múltiplas tarefas em um mesmo framework, aproveitando o mesmo processo de geração de texto.