自己注意メカニズムとは何ですか？
自己関節は、一連のニューラルネットワーク学習シーケンスの要素間の関係を可能にする機械学習テクノロジーです。これは、テキスト、オーディオ、画像などのシーケンシャルデータの処理に使用されます。自己科学では、入力データは最初に一連のマークとして表され、次に一連の注意ウェイトを適用して処理します。シーケンス全体の各マークの相対的な重要性に注意してください。これにより、自己関節はシーケンス内の重要な要素に焦点を合わせ、無関係な要素を無視することができます。

自然言語処理、ドキュメントの要約、画像字幕など、さまざまなアプリケーションで自己承認が使用されています。また、BertやGPT-3などの強力な言語モデルの構築にも使用されます。自己実証は、多くの現代の深い学習モデルの重要な要素であり、長距離依存を理解する必要があるタスクに特に役立つことが証明されています。

自己発見の実用的な原則は、最初に入力データを一連のラベルとして示すことです。次に、各トークンに重量を割り当てます。これは、シーケンス全体に対するトークンの重要性を表します。体重は通常、注意スコアと呼ばれる一連の重量を使用して計算します。これらのスコアは、シーケンスのマークを比較して計算され、それらの間の類似性を測定します。次に、注意スコアを使用して注意重量を計算します。これは、シーケンス内の各マークの分布の重要性を割り当てるために使用されます。

従来のディープラーニングモデルと比較して、自己面倒にはいくつかの利点があります。まず、モデルがシーケンスの重要な要素に注意を払い、同時に無関係な要素を無視することができます。これにより、モデルがデータのコンテキストをよりよく理解し、よりよく要約するのに役立ちます。第二に、自己科学は、モデル学習モデルによって解決するのが難しい長距離依存関係を可能にし、従来の深い学習モデルを学習します。最後に、自己宣言を使用して、シーケンス内の要素間の複雑な関係をキャプチャすることができます。これにより、自然言語処理やドキュメント抽象などのタスクに適しています。

言語モデリング、シーケンスからシーケンスへの翻訳、画像字幕、テキスト分類など、多くの異なるタスクに自己推論を使用できます。また、より複雑なモデルを可能にするために、より良いテキストと画像表現を作成するためにも使用できます。自己科学は、リモート依存を理解する必要があるタスクに特に役立つことが証明されており、多くの自然言語処理タスクの強力なツールになります。さらに、セルフライブンを使用して、シーケンス内の要素間の複雑な関係をキャプチャすることができます。これにより、自然言語処理やドキュメントの概要などのタスクに適しています。モデルの精度とパフォーマンスを向上させるために、他のテクノロジー（自己スーパービジョンなど）を組み合わせることにより、自己関節をさらに強化できます。