Qual afirmação descreve corretamente uma característica dos modelos de linguagem baseados em transformadores?

Modelos de linguagem baseados em transformadores utilizam mecanismos de autoatenção (self-attention) para ponderar a importância de diferentes partes da sequência de entrada ao gerar uma saída, permitindo-lhes capturar dependências de longo alcance e relacionamentos contextuais complexos de forma eficiente. A opção "Eles usam camadas convolucionais para capturar padrões locais por meio de visualizações filtradas" descreve redes neurais convolucionais (CNNs), não transformadores. A opção "Eles são limitados a processar apenas dados de texto" está incorreta, pois transformadores são aplicados em visão computacional e áudio. A opção "Eles processam sequências um elemento por vez em ciclos repetidos" descreve redes neurais recorrentes (RNNs), que os transformadores superam ao processar sequências em paralelo.