На данный момент, самый эффективный метод глубокого обучения нейронных сетей это метод обучения с использованием трансформеров (Transformer-based learning). Этот метод был предложен в 2017 году для задач машинного перевода и с тех пор он доказал свою эффективность во многих областях машинного обучения, включая обработку естественного языка, компьютерное зрение и озвучивание.

Трансформеры представляют собой особый тип нейронных сетей, состоящих из блоков кодировщика и декодировщика. Они применяются для обработки последовательностей данных и позволяют моделировать долгосрочные зависимости между элементами последовательности. Эта модель позволяет обучаться на достаточно большом количестве данных и достигать высокой точности в задачах классификации, сегментации, генерации текста и других задачах.

Примером трансформеров в современных нейронных сетях являются модели GPT-4 и BERT, которые демонстрируют чрезвычайно высокую точность в задачах обработки естественного языка. Однако, несмотря на высокую эффективность методов на основе трансформеров, они также имеют высокую сложность вычислений и требуют большого количества вычислительных ресурсов и данных для обучения.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence