トランスのケアのメカニズムは、データセットの要素間の関係をキャプチャするために使用できる深い学習メカニズムです。注意メカニズムを使用して、モデルはデータセット内の他の要素に従って各要素の処理を調整できます。たとえば、モデルがテキストを処理している場合、注意メカニズムを使用して、周囲の単語に従って各単語を処理します。したがって、彼は言葉の文脈とそれらが互いにどのように関係するかをよりよく理解することができます。これにより、モデルはテキストの意味をよりよく理解し、より正確な予測を行うことができます。さらに、注意メカニズムは、ゲーム、画像処理、推奨システムなどの他の環境にも役立ちます。
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.