Ein Transformer-basiertes Large Language Model (LLM) beruht auf der Idee maschinellen Lernens und wird angewand, um natürliche Sprache zu verarbeiten und zu verstehen. Es wird dazu konfiguriert, Text in eine Form zu übersetzen, die das System verstehen kann, und kann dann zur Erstellung von Texten, zur Klassifizierung von Texten und zur Analyse natürlicher Sprache verwendet werden. Es besteht aus mehreren Teilen: dem Encoder, dem Decoder und dem Attention-Mechanismus. Der Encoder wandelt den Eingabetext vereinfacht gesprochen in ein numerisches Datenformat um. Der Decoder wandelt diese numerische Eingabe dann in einen Output-Text um. Der Attention-Mechanismus dient schließlich dazu, sicherzustellen, dass der Output-Text auf den Eingabetext abgestimmt ist, indem er mehrere Eingabewörter gleichzeitig beachtet.
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ใช้ Transformer (LLM) มีพื้นฐานมาจากแนวคิดของการเรียนรู้ของเครื่องและใช้ในการประมวลผลและทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติ ได้รับการกำหนดค่าให้แปลข้อความเป็นรูปแบบที่ระบบสามารถเข้าใจได้ จากนั้นจึงใช้สำหรับการสร้างข้อความ การจัดหมวดหมู่ข้อความ และการวิเคราะห์ภาษาธรรมชาติ ประกอบด้วยหลายส่วน: ตัวเข้ารหัส ตัวถอดรหัส และกลไกความสนใจ กล่าวง่ายๆ ก็คือ ตัวเข้ารหัสจะแปลงข้อความที่ป้อนให้เป็นรูปแบบข้อมูลตัวเลข จากนั้นตัวถอดรหัสจะแปลงอินพุตตัวเลขนี้เป็นข้อความเอาต์พุต สุดท้ายนี้ กลไกความสนใจทำหน้าที่เพื่อให้แน่ใจว่าข้อความที่ส่งออกสอดคล้องกับข้อความที่ป้อนโดยให้ความสนใจกับคำที่ป้อนหลายคำในเวลาเดียวกัน
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence