トランスモデルは、深い学習に向けてケアメカニズムを使用して、情報を効率的かつ正確に処理します。他のニューラルネットワークとは異なり、トランスは順次（特定の順序でデータを処理する）に基づいていませんが、エントリの各要素にペソを適用することでエントリからのすべての情報を同時に考慮することができます。問題のタスクに関連することを特定できます。
各ケア層は、これらのペソを入力情報のサブセットに適用する責任があり、これらの各層の結果を組み合わせて最終表現を形成します。このようにして、変圧器はグローバル情報とローカル情報の両方を考慮して、知識を効果的に抽出することができます。

それを簡素化するには、英語からスペイン語にフレーズを翻訳したいと想像してください。トランスモデルは、注意の層を使用して、英語のエントリフレーズの各単語を調べ、翻訳にとってどの単語が重要であるかを判断します。次に、注意層がその重要性に従って各単語を熟考し、その情報を使用してより正確な翻訳を生成します。
Los modelos Transformer en Deep Learning utilizan el mecanismo de atención para procesar información de manera eficiente y precisa. A diferencia de otras arquitecturas de redes neuronales, los Transformers no se basan en la secuencialidad (procesar los datos en un orden específico), sino que pueden considerar toda la información de una entrada al mismo tiempo mediante la aplicación de pesos a cada uno de los elementos de la entrada, de manera que se puedan identificar aquellos que son más relevantes para la tarea en cuestión.
Cada capa de atención se encarga de aplicar estos pesos a un subconjunto de la información de entrada, y el resultado de cada una de estas capas se combina para formar la representación final. De esta manera, los Transformers logran extraer conocimiento de manera efectiva, considerando tanto la información global como la local.

Para simplificarlo, imagine que quiere traducir una frase del inglés al español. El modelo Transformer utiliza una capa de atención para examinar cada palabra en la frase de entrada en inglés y determinar qué palabra es importante para la traducción. Luego, la capa de atención pondera cada palabra de acuerdo con su importancia y utiliza esa información para generar una traducción más precisa.