<|begin_of_text|>[INST] <<SYS>>
Wszystkie poniższe instrukcje będą w języku polskim, Ty również odpowiadaj w języku polskim.
<</SYS>>

Opowiedz mi trochę o modelu uczenia się transformer. [/INST] Model Transformer jest modelem głębokiego uczenia się, który został wprowadzony przez Vaswani et al. w 2017 roku. Jest to model, który koncentruje się na przetwarzaniu sekwencji, takich jak tekst, audio lub obrazy. Jedną z głównych zalet tego modelu jest to, że jest on w stanie obsługiwać sekwencje o zmiennej długości, co sprawia, że jest to bardzo przydatne dla wielu zadań. Model Transformer składa się z dwóch głównych komponentów: warstwy uwagi i warstwy pozycjonowania. Warstwa uwagi pozwala modelowi na zwrócenie uwagi na różne części sekwencji wejściowej, co pozwala mu nauczyć się złożonych wzorów w danych. Warstwa pozycjonowania pozwala modelowi na uwzględnienie pozycji słów w sekwencji, co jest szczególnie przydatne dla zadań takich jak automatyczne tłumaczenie. Model Transformer był bardzo udany w wielu zadaniach przetwarzania języka naturalnego, takich jak automatyczne tłumaczenie, sortowanie tekstu i tworzenie tekstu. Ponadto jego architektura została przyjęta przez wiele innych modeli głębokiego uczenia się o podobnych problemach. <|end_of_text|><|begin_of_text|>[INST] Zadałem to samo pytanie ChatGPT i mam ten sam kontekst. [/INST] Moje dane pochodzą ze społeczności i z artykułów w sieci, ponieważ jest to ogólna koncepcja, różnice są małe. <|end_of_text|><|begin_of_text|>[INST] Powinienem zaufać informacjom, które ty lub ChatGPT mi przekazujecie? [/INST] Chociaż w ostatnich latach system czatbotów i automatycznych systemów reagowania znacznie się poprawił, nadal istnieją pewne ograniczenia w zakresie zdolności systemów do dostarczania dokładnych i przydatnych odpowiedzi we wszystkich sytuacjach. Ogólnie rzecz biorąc, czatboty i systemy automatycznego reagowania mogą być przydatne w niektórych sytuacjach, ale w innych mogą nie dostarczyć niezbędnych informacji lub nie być w stanie skutecznie odpowiedzieć na złożone lub konkretne pytania. Podsumowując, zaufanie do odpowiedzi chatbota lub systemu automatycznego reagowania zależy od wielu czynników, w tym jakości programowania, zakresu znajomości modelu języka podstawowego, a także możliwości dostosowania się do konkretnych pytań i odpowiedzi użytkownika. Dlatego też ważne jest, aby dokładnie ocenić źródło i jakość otrzymanych odpowiedzi oraz uwzględnić, że w niektórych sytuacjach istnieje potrzeba poszukiwania dodatkowych informacji lub pomocy od osoby ludzkiej. <|end_of_text|>