Para comenzar una introducción sobre la arquitectura de Redes Neuronales Transformers, primero se debe comprender el concepto de redes neuronales profundas y cómo se relaciona con el aprendizaje automático. Después, también se debe explicar qué es una red neuronal profunda del tipo Transformer y cómo funciona. A partir de esto, se deben profundizar los conceptos detrás del modelo Transformer, como las capas, los módulos de atención y los procesos de preprocesamiento y postprocesamiento. Finalmente, se deben explorar algunos ejemplos de aplicaciones prácticas de la arquitectura Transformer, como el modelo GPT-3.
ในการเริ่มต้นแนะนำสถาปัตยกรรมของ Transformers Neural Networks ก่อนอื่นเราต้องเข้าใจแนวคิดของ Deep Neural Networks และเกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่องอย่างไร หลังจากนั้น ควรอธิบายว่า Deep Neural Network ประเภท Transformer คืออะไร และทำงานอย่างไร จากนี้ แนวคิดเบื้องหลังโมเดล Transformer จะต้องลึกซึ้งยิ่งขึ้น เช่น เลเยอร์ โมดูลความสนใจ และกระบวนการก่อนและหลังการประมวลผล สุดท้ายนี้ ควรมีการสำรวจตัวอย่างการใช้งานจริงของสถาปัตยกรรม Transformer เช่น รุ่น GPT-3
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence