ケアメカニズムは、トランスモデルで使用される手法であり、ニューラルネットワークが加工された入り口のさまざまな部分に注意を払うことができます。入口全体を順番に処理する代わりに、注意メカニズムにより、ネットワークは常に入り口の関連部分に焦点を合わせることができます。

祈りがあり、それを別の言語に翻訳したいと想像してください。注意モデルは、「機械化された注意」と呼ばれる手法を使用して、祈りで最も重要である単語を決定し、翻訳されたときにもっと注意を払っています。

より技術的には、ケアメカニズムは、特定のタスクの重要性に基づいて、各エントリに重みを割り当てることにより機能します。これらのウェイトは、エントリのさまざまな部分を組み合わせて、より完全で正確な表現を生成するために使用されます。

要約すると、ケアメカニズムは、モデルがエントリの関連当事者に注意を払い、情報を処理して正確で関連する結果を生み出す方法について情報に基づいた決定を下すことを可能にする手法です。
El mecanismo de atención es una técnica utilizada en los modelos Transformer para permitir que la red neural preste atención a diferentes partes de la entrada a medida que se procesa. En lugar de procesar toda la entrada de forma secuencial, el mecanismo de atención permite que la red se centre en las partes relevantes de la entrada en cada momento.

Imagina que tienes una oración y quieres traducirla a otro idioma. El modelo de atención utiliza una técnica llamada "atención mecanizada" para decidir qué palabras son más importantes en la oración y prestar más atención a ellas a medida que se traduce.

En términos más técnicos, el mecanismo de atención funciona asignando pesos a cada entrada en función de su importancia para una tarea dada. Estos pesos se utilizan para combinar las diferentes partes de la entrada para producir una representación más completa y precisa.

En resumen, el mecanismo de atención es una técnica que permite a los modelos Transformer prestar atención a las partes relevantes de la entrada y tomar decisiones informadas sobre cómo procesar la información para producir un resultado preciso y relevante.