メソッドを改善する方法はありますか？
トランスモデルで使用されるマルチヘッド注意メカニズムを改善する方法はいくつかあります。1つの方法は、特定の種類の入力データや学習タスクに適している可能性のある、加法や相対的な注意など、各ヘッドに異なる注意メカニズムを使用することです。

マルチヘッドの注意を改善する別の方法は、特定の入力シーケンスとそれが使用されているコンテキストに基づいて、トレーニング中に学習できる動的または適応的な注意の重みを使用することです。これにより、モデルは必要に応じて入力シーケンスのさまざまな部分に選択的に注意を払うことができ、複雑な関係と依存関係を表す能力を向上させることができます。

さらに、最近の研究では、ワードレベルや文レベルの注意、または入力シーケンス内のさまざまなレベルの粒度に注意する階層的注意メカニズムなど、さまざまなレベルの抽象化に基づいて動作する注意メカニズムの使用を調査しました。

全体として、より効果的な注意メカニズムと他の機械学習技術を組み合わせて、さまざまなタスクでのトランスモデルのパフォーマンスを改善する方法を開発するための自然言語処理の分野で進行中の研究があります。