O mecanismo de atenção nos Transformers é um mecanismo de aprendizado profundo que pode ser usado para capturar as relações entre os elementos de um conjunto de dados. Usando o mecanismo de atenção, o modelo pode ajustar o processamento de cada elemento de acordo com os outros elementos dentro do conjunto de dados. Por exemplo, quando o modelo está processando um texto, ele usa o mecanismo de atenção para processar cada palavra de acordo com as palavras ao seu redor. Assim, ele é capaz de entender melhor o contexto das palavras e como elas se relacionam entre si. Isso permite que o modelo entenda melhor o significado do texto e faça previsões mais acuradas. Além disso, o mecanismo de atenção também é útil para outros ambientes, como jogos, processamento de imagens e sistemas de recomendação.
 กลไกความสนใจใน Transformers เป็นกลไกการเรียนรู้เชิงลึกที่สามารถใช้เพื่อจับความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบต่างๆ ในชุดข้อมูล การใช้กลไกความสนใจ โมเดลสามารถปรับการประมวลผลของแต่ละองค์ประกอบตามองค์ประกอบอื่นๆ ภายในชุดข้อมูลได้ ตัวอย่างเช่น เมื่อโมเดลกำลังประมวลผลข้อความ โมเดลจะใช้กลไกความสนใจเพื่อประมวลผลแต่ละคำตามคำที่อยู่รอบๆ ดังนั้นเขาจึงสามารถเข้าใจบริบทของคำได้ดีขึ้นและเกี่ยวข้องกันอย่างไร ซึ่งช่วยให้โมเดลเข้าใจความหมายของข้อความได้ดีขึ้น และคาดการณ์ได้แม่นยำยิ่งขึ้น นอกจากนี้ กลไกความสนใจยังมีประโยชน์สำหรับสภาพแวดล้อมอื่นๆ เช่น เกม การประมวลผลภาพ และระบบการแนะนำ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence