{"conversations": [{"from": "human", "value": "Explica'm l'arquitectura Transformer que est\u00e0 destres del model de llenguatge GPT i les seves difer\u00e8ncies a d'altres arquitectures."}, {"from": "gpt", "value": "L' arquitectura Transformer \u00e9s una arquitectura de xarxa neuronal que usa l' atenci\u00f3 com a mecanisme principal per a processar seq\u00fc\u00e8ncies de dades, com ara el text o la parla. Va ser introdu\u00efda a 2017 per Google AI en l' article \u201cAttention is All You Need\u201d. L' arquitectura Transformer es basa en dos components principals: el codificador i el descodificador. El codificador rep una seq\u00fc\u00e8ncia d' entrada (per exemple, una oraci\u00f3 en un idioma) i la transforma en una representaci\u00f3 vectorial d' alt nivell. El decodificador rep aquesta representaci\u00f3 i genera una seq\u00fc\u00e8ncia de sortida (per exemple, una traducci\u00f3 en un altre idioma). Tant el codificador com el decodificador estan formats per diverses capes de blocs id\u00e8ntics que contenen capes d' atenci\u00f3 i xarxes feed-forward. El model de llenguatge GPT \u00e9s un model basat en l' arquitectura Transformer que s' entrena de forma autoregressiva per predir la seg\u00fcent paraula donada una seq\u00fc\u00e8ncia de paraules anteriors. El model GPT es pre- centrena quantitats de text sense etiquetar. Per aprendre les propietats estad\u00edstiques del llenguatge natural. Despr\u00e9s, es pot fer servir tant en el valor a la generaci\u00f3 de l' arquitectura a la manera que s' hi ha en la manera que s' hi ha en la manera que s' hi ha l' hi ha l' artista com a l' arquitectura en la manera que s' art."}, {"from": "human", "value": "Moltes gr\u00e0cies, podries explicar-me com van utilitzar aquesta nova arquitectura en altres aplicatius com l'apredatge per refor\u00e7?"}, {"from": "gpt", "value": "\u00c9s clar, l' arquitectura Transformer ha demostrat ser molt vers\u00e0til i s' ha est\u00e8s m\u00e9s enll\u00e0 del processament del llenguatge natural (NLP, per les seves sigles en angl\u00e8s) per a aplicacions com l' aprenentatge per refor\u00e7. Tot i que l' aprenentatge per refor\u00e7 i el processament del llenguatge natural poden semblar dominis for\u00e7a diferents, comparteixen certes caracter\u00edstiques fonamentals: ambd\u00f3s impliquen el processament seq\u00fcencial d' informaci\u00f3 i la presa de decisions en funci\u00f3 d' un estat o context. En l' aprenentatge per refor\u00e7, un agent apr\u00e8n a realitzar accions en un entorn amb l' objectiu de maximitzar alguna noci\u00f3 de recompensa acumulativa. Els Transformers poden ser \u00fatils aqu\u00ed de diverses maneres: 1. *Representaci\u00f3 de l' Estat * * *: L' agent podria utilitzar un Transformer per processar la informaci\u00f3 de l' entorn i generar una representaci\u00f3 m\u00e9s rica de l' estat en el que es troba. Aquesta representaci\u00f3 podria utilitzar- se per a prendre decisions m\u00e9s informades. 2 *Pol\u00edtica de l' Agent Transformer per representar la pol\u00edtica de l' agent, que mapeja estats a accions. El model podria prendre l' estat actual (i possible tamb\u00e9 l' estat a la l\u00ednia de l' estat passats) com ara entrada i produir una distribuci\u00f3 de probabilitat on es pot fer servir l' entorn de l' entorn de l' entorn del gas."}]}