{"conversations": [{"from": "human", "value": "Azaldudazu GPT lengoaia-ereduaren eta beste arkitektura batzuen arteko desberdintasunen atzean dagoen Transformer arkitektura."}, {"from": "gpt", "value": "Transformer arkitektura sare neuronaleko arkitektura da, datu sekuentziak prozesatzeko mekanismo nagusi gisa erabiltzen duena, adibidez, testua edo hizketa. Google AI-k 2017an sartu zuen TEREAttention is All You Needgrado artikuluan. Transformer arkitektura bi osagai nagusitan oinarritzen da: kodetzailea eta dekodetzailea. Kodetzailea sarrera sekuentzia sekuentzia bat jasotzen du (adib. hizkuntza batean otoitz bat) eta goi mailako erreklutapen bektorial bat bihurtzen du. Dekodekodetzailea eta irteera sekuentzia bat sortzen du (adibidez, itzulpena). Horrela, kodetzailea eta dekodekodetektagailua hainbat geruzatan daude kodetzaile gisa. GTFed-PDDDDDDDDH- en edukitzedetekzioa testuan oinarrituta dagoen beste elementu batzuetan baino ez da erabiltzen. GTDTDDJ- kodefinitzaile bat da, adibidez, aurreko elementu batzuk baino ez dira erabiltzen."}, {"from": "human", "value": "Eskerrik asko. Azalduko didazu nola erabili zuten arkitektura berri hau beste aplikazio batzuetan, hala nola, indartze bidezko ikasten?"}, {"from": "gpt", "value": "Jakina, Transformer arkitekturak oso aldakorra dela erakutsi du, eta hizkuntza naturalaren prozesamendutik harago hedatu da (NLP, ingelesezko siglak erabiliz), laguntzako ikaskuntza bezalako aplikazioetarako. Nahiz eta hizkuntza naturalaren prestakuntzak eta prozesamenduak funtsezko ezaugarri batzuk dituzten: biek dute informazioa prozesatze sekuentziala eta erabakien hartzea estatu edo testuinguru baten arabera. Ahaleginaren bidez ikasten ari diren agente batek informazioa emateko aukera ematen du, adibidez, informazio-motaren bat lortzeko aukera ematen du*. Transformizazioak hemen hainbat modutan erabil daitezke: 1. * Estatuaren aurkezpena**. Era berean, informazio-eremu bat erabil daiteke informazio-ingurunean eta egoera aberatsagoa sortzeko."}]}