O mecanismo de atenção é uma parte crucial dos modelos Transformer. Ele permite que o modelo se concentre na informação relevante de uma entrada de dados ao longo do tempo, como uma sequência de palavras em uma frase. O mecanismo de atenção funciona calculando a importância de cada palavra em relação às outras palavras na entrada.

Ao utilizar o mecanismo de atenção, o modelo Transformer produz uma representação de peso para cada palavra na entrada, indicando a importância daquela palavra em relação à tarefa em questão. Essa representação é usada para calcular uma saída, como uma tradução, sumarização ou resposta a uma pergunta.

O mecanismo de atenção é implementado como camadas de processamento de dados no modelo Transformer. As camadas de atenção são treinadas com os dados de entrada para aprender a importância relativa das palavras na entrada.

Em resumo, o mecanismo de atenção em Transformers permite que o modelo se concentre na informação relevante na entrada, o que melhora a capacidade de prever saídas precisas para tarefas de processamento de linguagem natural, como tradução e resposta a perguntas.
กลไกความสนใจเป็นส่วนสำคัญของโมเดล Transformer ช่วยให้โมเดลมุ่งเน้นไปที่ข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากการป้อนข้อมูลในช่วงเวลาหนึ่ง เช่น ลำดับของคำในประโยค กลไกความสนใจทำงานโดยการคำนวณความสำคัญของแต่ละคำโดยสัมพันธ์กับคำอื่นๆ ในอินพุต ด้วยการใช้กลไกความสนใจ โมเดล Transformer จะสร้างการแสดงน้ำหนักสำหรับแต่ละคำในอินพุต ซึ่งระบุถึงความสำคัญของคำนั้นที่เกี่ยวข้องกับงานที่ทำอยู่ การแสดงนี้ใช้ในการคำนวณผลลัพธ์ เช่น การแปล สรุป หรือการตอบคำถาม กลไกความสนใจถูกนำมาใช้เป็นเลเยอร์การประมวลผลข้อมูลในโมเดล Transformer ชั้นความสนใจได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลอินพุตเพื่อเรียนรู้ความสำคัญเชิงสัมพันธ์ของคำในอินพุต โดยสรุป กลไกความสนใจใน Transformers ช่วยให้โมเดลมุ่งเน้นไปที่ข้อมูลที่เกี่ยวข้องในอินพุต ซึ่งปรับปรุงความสามารถในการคาดการณ์ผลลัพธ์ที่แม่นยำสำหรับงานการประมวลผลภาษาธรรมชาติ เช่น การแปลและการตอบคำถาม
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence