class Purtek:
    """ Single data representation for PurtkGPT """

    def __init__(self, question: str, answer: str, contex = '', kategoria = Kategoria.BRAK):
        # DATA
        self.question = question
        self.answer = answer
        self.contex = contex

        # INFO
        self.kategoria = kategoria
		
    def save(self, file_name):
        with open(file_name, 'w') as f:
            json.dump(self.__dict__, f)

    def load(self, file_name):
        with open(file_name, 'r') as f:
            self.__dict__.update(json.load(f))
			
    def __dict__(self):
        return {
            'question': self.question,
            'answer': self.answer,
            'contex': self.contex,
            'kategoria': self.kategoria
        }
        
Napisz klasę w python która zwraca sekwencje tekstu dla sieci neuronowej w keras ( keras_nlp.layers.TransformerDecoder layers ), 
pytania z odpowiedziami są trzymane w klasie Purtek w tablicy dataloader.purtki, np dataloader.purtki[0].question to tekst pytania.
w inicjacji jest jeszcze argument tokenizer z definicjami  tokenizer.text_to_tokens lub tokenizer.words_to_token. 
Nie chcę przeprowadzać dzielenia na sekwencje odrazu na całych tekstach tylko generować je w momencie pobierania.
Dobrze gdyby klasa też oddzieliła część danych na walidację. Klasy tokenizer i dataloader to moje wlasne klasy, nie są z keras. 
Sekwencje to np. n słów i n słów przesuniętych o jedno słowo dalej.