{"conversations": [{"from": "human", "value": "Pots explicar el paper \"l'ting \u00e9s tot el que necessites\" en termes simples?"}, {"from": "gpt", "value": "El paper proposa un nou tipus de xarxa neuronal anomenada \"Transformer,\" que utilitza nom\u00e9s mecanismes d'atenci\u00f3 (en comptes de repetici\u00f3 i convoluci\u00f3) per a processar les seq\u00fc\u00e8ncies d' entrada. Els autors van provar aquest model en dues tasques de traducci\u00f3 de la m\u00e0quina i van descobrir que va dur a terme millor que els models anteriors, va ser m\u00e9s r\u00e0pid al tren, i menys necessari un ordinador. Espec\u00edficament, el seu model va aconseguir una puntuaci\u00f3 estimada de 28 aGerman de traducci\u00f3 en angl\u00e8s i 41.8 sobre la tasca de traducci\u00f3 a l' angl\u00e8s, per obtenir resultats anteriors per un marge significatiu. Tamb\u00e9 van mostrar que la transformaci\u00f3 es pot aplicar a d' altres tasques com ara l' an\u00e0lisi d' angl\u00e8s."}, {"from": "human", "value": "El paper \"Atenci\u00f3 \u00e9s tot el que necessites\" va introduir el transformador, una arquitectura de xarxa neural que gestiona eficientment les tasques de seq\u00fc\u00e8ncia a disc, com ara la traducci\u00f3 del llenguatge. Usa un mecanisme de \"atintenci\u00f3\" per centrar- vos en parts importants de les dades d' entrada basades en context, que millora el rendiment sobre m\u00e8todes anteriors com RNN i LTM. La transformaci\u00f3 ha impactat significativament el llenguatge natural i serveix com a base per a models BRT i GPT."}, {"from": "gpt", "value": ""}]}