{"conversations": [{"from": "human", "value": "Transformers izeneko Deep Learning modeloen arretarako mekanismoa behar bezala ulertu behar dut. Zehatz-mehatz jakin behar dut nola lortzen duen ezagutza ateratzea arreta geruza desberdinak pilatuz. Ez naiz matematikari aditua, beraz, 16 urte inguruko norbaitek uler dezan sinplifikatzen saiatzea."}, {"from": "gpt", "value": "Deep Learningeko Transformer ereduek informazioa modu eraginkorrean eta zehatzean prozesatzeko arreta-mekanismoa erabiltzen dute. Sare neuronaletako beste arkitektura batzuk ez bezala, Transformers-ak ez dira sekuentzialtasunean oinarritzen (datu datuak ordena zehatz batean), baizik eta sarrera baten informazio guztia aldi berean kontuan hartzen dute sarrerako elementu bakoitzari pisuak aplikatzearen bidez, eta beraz, gai horri buruzko zereginerako garrantzi handiena dutenak identifika daitezke. Arreta-geruza bakoitza sarrerako informazioaren azpimultzo bati aplikatzeaz arduratzen da, eta geruza horietako bakoitzaren emaitza azken ordezkaritza osatzeko konbinatzen da. Transformers- ek, informazio globala nola lortzen duen jakiteko. Informazio hori sinpletzeko, ingelesezko itzulpen-hitza eta ingelesezko sarrera-hitza aztertzeko erabiltzen du."}]}