ここでは、フレンドリーなボットが固定されたコンテキストウィンドウに代わるものについて歌っています。私は彼からそれが何であるかを見つけようとしました。これが彼の答えです。

>言語モデルが固定ウィンドウサイズのAttenation Headを使用する場合、入力テキストの異なる部分に一度に異なる部分に注意を払う（または焦点を当てる）ことができることを意味します。ジャスタは毎回固定された部分ではなく、大きな絵を見て、異なる時期にそのさまざまな部分に集中できるように考えてください。これは、入力テキストのコンテキストをより多く考慮し、より良い言語の理解と生成につながる可能性があるため、そのモデルが有益である可能性があります。

残念ながら、彼は（いつものように）めちゃくちゃになり、この技術については何も知ることができませんでした。これについて何か知っていますか？（ラマーのように）私に説明していただけますか？コンテキストのさまざまな部分の間にニューラルネットワークの「注意」を切り替えることはどのように可能ですか？
Мне тут дружественный бот напел про какую-то альтернативу фиксированным окнам контекста: «some models, like BERT, use *attention heads* instead of a fixed window size». Я попробовал разузнать у него, что это такое. Вот его ответ.

> When a language model uses attention heads instead of a fixed window size, it means that it can attend to (or focus on) different parts of the input text at once, rather than just a fixed window of text. Think of it like looking at a large picture and being able to focus on different parts of it at different times, rather than just a fixed portion of it each time. This can be beneficial because it allows the model to take into account more of the context in the input text, potentially leading to better language understanding and generation.

К сожалению, потом его (как обычно) заглючило, и я так и не смог получить никакого представления об этой технологии. А ты что-нибудь знаешь об этом? Можешь объяснить мне (как ламеру), как это возможно — переключать «внимание» нейросети между разными частями контекста, который она не может охватить за раз?