Ieu mangrupikeun hambalan anu langkung lengkep pikeun unggal léngkah: 1. Ngadegkeun ruang lingkup proyék sareng tujuan: Penting pikeun nangtukeun tujuan proyék sareng naon waé target pamirsa. Pilih arsitéktur modél anu jelas. Ieu bakal ngabantosan anjeun nyandak kaputusan ngeunaan jinis data anu bakal dikumpulkeun sareng arsitéktur modél anu cocog. 2. Ngumpulkeun sareng data pra-prosés: Ieu mangrupikeun léngkah anu penting sabab kualitas sareng keragaman data bakal langsung mangaruhan kinerja modél. Pra-prosés tiasa ngalibatkeun beberesih data, tokenizing téks, sareng ngarobih kecap kana perwakilan numerik. 3. Pilih arsitéktur modél anu jelas: Aya seueur modél anu béda pikeun dipilih, kalebet jaringan saraf anu berulang (RNN), modél transformator, sareng konvérsi jaringan saraf (CNN). Performa anu aya bakal gumantung kana sarat proyék sareng jumlah input. 4. Ngaleupaskeun data
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence