{"conversations": [{"from": "user", "value": "Com podeu usar tecnologies neuronet\u00e8tiques per desenvolupar un sistema de traducci\u00f3 autom\u00e0tica a diferents idiomes i optimitzar la seva productivitat?"}, {"from": "assistant", "value": "Les tecnologies de Neur\u00e0net com l' aprenentatge profund (deep llampec) i les xarxes neuronals (RNN) es poden usar per desenvolupar un sistema de traducci\u00f3 autom\u00e0tica de l' idioma i optimitzar la seva productivitat. Primer, s' han de recollir dades en diferents idiomes per crear una mostra d' aprenentatge. Despr\u00e9s una xarxa neural de m\u00faltiples capes es pot usar per aprendre a la mostra. Per exemple, un codificador- codi d' arquitectura, consisteix en dues xarxes de RNN, es pot usar un codificador que accepti l' entrada de paraules en un altre idioma i converteix en un vector, i una cadena que accepta el vector corresponent i genera la seq\u00fc\u00e8ncia d' altres paraules en un altre idioma. Malgrat tot, els models d' entrenament neuronals poden fer servir diverses t\u00e8cniques de temps i la productivitat. Per tal d' aprendre les t\u00e8cniques gr\u00e0fiques, es poden usar un processador (per a l' aprenentatge d' altres tipus de fitxers) o per tal com ara la qualitat. Per tal d' aprenentatge, es poden fer servir els tipus d' ordinadors. Per tal com ara es poden fer servir en un processador d' altres tipus d' aprenentatge d' ordinadors i la pr\u00e0ctica es poden fer servir en un processador d' aprenentatge de dades."}, {"from": "user", "value": "En RNN \u00e9s l'\u00faltim segle, tothom ha estat utilitzant transformadors durant molt de temps."}, {"from": "assistant", "value": ""}]}