Bài báo "Chú ý là tất cả những gì bạn cần" lần đầu tiên đề xuất mô hình Transformer, có tác động sâu sắc đến LLM sau đó. Xin hãy đưa ra ý tưởng cốt lõi chính của Transformer được mô tả trong bài viết này
Context:Một bộ chuyển đổi là một mô hình học tập sâu áp dụng cơ chế tự chú ý, cân nhắc khác biệt tầm quan trọng của mỗi phần của dữ liệu đầu vào. Nó được sử dụng chủ yếu trong các lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và thị giác máy tính (CV).  Giống như các mạng thần kinh định kỳ (RNNs), bộ chuyển đổi được thiết kế để xử lý dữ liệu đầu vào tuần tự, chẳng hạn như ngôn ngữ tự nhiên, với các ứng dụng hướng tới các tác vụ như dịch và tóm tắt văn bản. Tuy nhiên, không giống như RNNs, bộ chuyển đổi xử lý toàn bộ đầu vào cùng một lúc. Cơ chế chú ý cung cấp bối cảnh cho bất kỳ vị trí nào trong chuỗi đầu vào. Ví dụ, nếu dữ liệu đầu vào là một câu ngôn ngữ tự nhiên, bộ chuyển đổi không phải xử lý một từ tại một thời điểm. Điều này cho phép song song nhiều hơn RNNs và do đó làm giảm thời gian đào tạo.  Transformers được giới thiệu vào năm 2017 bởi một nhóm tại Google Brain và ngày càng trở thành mô hình được lựa chọn cho các vấn đề NLP, thay thế các mô hình RNN như bộ nhớ ngắn hạn dài (LSTM). Việc song song đào tạo bổ sung cho phép đào tạo trên các bộ dữ liệu lớn hơn. Điều này dẫn đến sự phát triển của các hệ thống được đào tạo trước như BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) và GPT (Generative Pre-trained Transformer), được đào tạo với các bộ dữ liệu ngôn ngữ lớn, chẳng hạn như Wikipedia Corpus và Common Crawl, và có thể được tinh chỉnh cho các nhiệm vụ cụ thể.