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.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence