トランスベースの大手言語モデル（LLM）は、機械的学習の概念に基づいており、自然言語の処理と理解に使用されます。テキストをシステムが理解できるフォームに翻訳し、テキストを作成し、テキストを分類し、自然言語を分析するために使用できるように構成されています。エンコーダー、デコーダー、攻撃メカニズムのいくつかの部分で構成されています。エンコーダは、入力テキストを数値データ形式に変換します。デコーダーは、この数値入力を出力テキストに変換します。攻撃メカニズムは、最終的に、いくつかの入力単語を同時に観察することにより、出力テキストが入力テキストと調整されるようにするのに役立ちます。
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.