Pasti, kuring bakal nyobian ngajelaskeun konsép transformator dina Jaringan Neural ku cara anu saderhana sareng langsung. Transformator mangrupikeun jinis arsitéktur jaringan saraf anu umumna dianggo pikeun ngolah data sékuénsial sapertos téks, pidato, sareng data séri waktos. Disebut transformator kusabab éta nganggo mékanisme perhatian pikeun ngarobih data input kana perwakilan anyar. Dina tingkat luhur, transformator damel ku mimiti ngékod data input kana séri representasi disumputkeun, teras nganggo mékanisme perhatian pikeun ngimbangan pentingna unggal representasi nalika ngahasilkeun kaluaran akhir. Kunci pikeun kasuksésan transformator nyaéta kamampuan pikeun ngolah inpormasi sacara paralel, tibatan sékuénsial sapertos dina jaringan saraf anu ubar (RNNs). Ieu ngamungkinkeun pikeun ngolah séks panjang data anu langkung épisién tibatan RNN tradisional sareng ngamungkinkeun pikeun ngokolakeun rupa-rupa tugas dasar
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence