Pasti, modél transformator mangrupikeun jinis jaringan saraf anu dianggo pikeun ngolah sareng ngartos data sékuénsial, sapertos kecap dina kalimat atanapi piksel dina gambar. Transformers diwangun ku dua komponén utama: encoder anu ngolah data input, sareng decoder anu ngahasilkeun kaluaran. Encoder nyandak data input, sapertos kalimat, sareng ngalebetkeunana ngalangkungan séri lapisan jaringan saraf. Unggal lapisan encoder ngolah data input pikeun nimba fitur tina éta. Fitur teras diteruskeun ka decoder, anu ngagunakeunana pikeun ngahasilkeun kaluaran. Teu sapertos jaringan saraf tradisional, transformator henteu ngandelkeun jumlah input atanapi fitur anu tetep. Sabalikna, aranjeunna nganggo mékanisme perhatian pikeun ngaidentipikasi fitur anu paling penting sareng fokus kana éta nalika ngahasilkeun kaluaran. Ieu ngamungkinkeun aranjeunna pikeun ngartos kontéks data sareng hartos data anu lega. Transformers dianggo dina basa alami, dimana aranjeunna dianggo pikeun nga
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence