Написание собственной нейросети-трансформера для текста - это довольно сложная задача, которая требует хорошего понимания теории глубокого обучения и опыта работы с библиотеками машинного обучения, такими как TensorFlow или PyTorch. Однако, в общих чертах, процесс создания собственной нейросети-трансформера может выглядеть следующим образом:

1. Сбор и подготовка данных: для обучения нейросети-трансформера вам понадобится набор данных, состоящий из пар "исходный текст - целевой текст". Вы можете использовать открытые наборы данных, такие как WMT или WikiText, или создать свой набор данных. После сбора данных их нужно предобработать, например, токенизировать, очистить от шума и т.д.

2. Создание модели: нейросеть-трансформер состоит из нескольких слоев, включая слои энкодера, декодера и самого трансформера. Вы можете создать свою модель, используя соответствующие слои из библиотек машинного обучения. Ключевой элемент модели - это механизм внимания, который позволяет модели сосредоточиться на наиболее важных частях текста.

3. Обучение модели: после создания модели вы можете обучить ее на наборе данных. Для этого нужно настроить гиперпараметры обучения, например, скорость обучения, размер пакета, количество эпох обучения и т.д. Обучение может занять много времени, особенно для больших наборов данных и сложных моделей.

4. Оценка модели: после обучения модели вы должны оценить ее производительность на независимом наборе данных. Это позволит вам оценить, насколько хорошо ваша модель может переносить знания на новые данные.

5. Использование модели: после оценки модели вы можете использовать ее для генерации текста, перевода текста, ответа на вопросы и т.д.

Обратите внимание, что создание нейросети-трансформера - это сложная задача, требующая знаний и опыта в области глубокого обучения и обработки естественного языка.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence