Diqqat mexanizmini uzoq qisqa muddatli xotira (LSTM) tarmoqlari taxmin qilishda kirish ketma-ketligining muayyan qismlariga selektiv ravishda e'tibor qaratish imkonini beradigan usul hisoblanadi. Har bir vaqt bosqichida LSTM tarmog'i kirish ketma-ketligini oladi va uning ichki holatini taxmin qilish uchun ishlatadi. Biroq, standart LSTM modeli kirish ketma-ketligining barcha vaqt bosqichlariga teng ravishda munosabatda bo'ladi, bu ba'zi hollarda suboptimal bo'lishi mumkin. Diqqat mexanizmini qo'llash bilan LSTM tarmog'i taxmin qilishda kirish ketma-ketligining ba'zi qismlariga boshqalarga qaraganda ko'proq e'tibor qaratishni o'rganishi mumkin. Buni u turli kirish qiymatlariga og'irliklarni belgilashni o'rganish orqali amalga oshiradi, keyin esa ular kirish qiymatlarining o
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence