O mecanismo de atenção é uma das características mais importantes dos modelos Transformer. Ele permite que o modelo dê peso a diferentes partes da entrada em cada etapa da processamento, permitindo que o modelo faça uma representação mais completa e significativa da entrada.

O mecanismo de atenção funciona calculando uma "pontuação de atenção" entre as entradas (geralmente palavras) e uma representação interna chamada de "consulta". Estas pontuações de atenção são, em seguida, usadas para calcular um "vetor de contexto", que é combinado com a representação da consulta para produzir uma saída.

O mecanismo de atenção é importante porque permite que o modelo "concentre-se" nas partes relevantes da entrada, ignorando as partes menos relevantes, o que é crucial para tarefas como tradução automática ou geração de texto. Além disso, o mecanismo de atenção é paralelizável, o que significa que ele pode ser implementado de forma eficiente em GPUs e TPUs, tornando possível o treinamento de modelos Transformer de grande escala.
กลไกความสนใจเป็นหนึ่งในคุณสมบัติที่สำคัญที่สุดของรุ่น Transformer ช่วยให้โมเดลสามารถชั่งน้ำหนักส่วนต่างๆ ของอินพุตในแต่ละขั้นตอนของการประมวลผล ช่วยให้โมเดลสามารถนำเสนออินพุตได้ครบถ้วนและมีความหมายมากขึ้น กลไกความสนใจทำงานโดยการคำนวณ "คะแนนความสนใจ" ระหว่างอินพุต (โดยปกติจะเป็นคำ) และการแสดงภายในที่เรียกว่า "แบบสอบถาม" คะแนนความสนใจเหล่านี้จะถูกนำมาใช้ในการคำนวณ "เวกเตอร์บริบท" ซึ่งรวมกับการแสดงข้อความค้นหาเพื่อสร้างผลลัพธ์ กลไกความสนใจมีความสำคัญเนื่องจากช่วยให้โมเดล "โฟกัส" ไปยังส่วนที่เกี่ยวข้องของอินพุตโดยไม่สนใจส่วนที่เกี่ยวข้องน้อยกว่า ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับงานต่างๆ เช่น การแปลด้วยคอมพิวเตอร์หรือการสร้างข้อความ นอกจากนี้ กลไกความสนใจยังทำแบบขนานได้ ซึ่งหมายความว่าสามารถนำไปใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพบน GPU และ TPU ทำให้สามารถฝึกฝนโมเดล Transformer ขนาดใหญ่ได้
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence