Deep Learning-dagi Transformer modellari ma'lumotni samarali va aniq qayta ishlash uchun e'tibor mexanizmidan foydalanadi. Boshqa neyron tarmoqlari arxitekturalaridan farqli o'laroq, Transformerlar izchillikka asoslanmaydi (ma'lumotni ma'lum bir tartibda qayta ishlash), balki ular kirishdagi barcha ma'lumotlarni bir vaqtning o'zida kirish elementlarining har biriga og'irlik qo'llash orqali ko'rib chiqishi mumkin, shunda ular vazifaga eng mos bo'lganlarini aniqlay olishadi. Har bir e'tibor qatlami ushbu og'irliklarni kirish ma'lumotlarining kichik bir to'plamiga qo'llash uchun mas'uldir va ushbu qatlamlarning har birining natijasi yakuniy tasvirni shakllantirish uchun birlashadi. Bu tarzda Transformerlar global va mahalliy ma'lumotlarni hisobga olgan holda qanday qilib bilimlarni samarali ravishda ajratib
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence