トランスと呼ばれる深い学習モデルは、ケアメカニズムを使用して、入力データの知識を抽出することを学習します。これは、いくつかの注意の層を含む深いニューロンネットワークを通じて達成されます。これらの注意層は、言語などの自然なデータを処理するために使用される「注意」テクノロジーに基づいています。このテクノロジーにより、ニューロンネットワークは、特定のタスクが実行されるために重要な入力データの部分に注意を払うことができます。これにより、ニューロンネットワークは入り口から関連情報を抽出し、それを使用してコヒーレントで関連性のある応答を作成することができます。それはまるでニューラルネットワークに、重要なことに注意を払って、そうでないものを破棄することを学ぶことができる脳があるかのようです。
Los modelos de Deep Learning llamados transformadores utilizan el mecanismo de atención para aprender a extraer conocimiento de los datos de entrada. Esto se logra mediante una red neuronal profunda que contiene varias capas de atención. Estas capas de atención se basan en la tecnología de "attention" que se usa para procesar datos naturales como el lenguaje. Esta tecnología le permite a la red neuronal prestar atención a las partes de los datos de entrada que son importantes para la tarea específica a realizar. Esto le permite a la red neuronal aprender a extraer información relevante de la entrada y luego usarla para crear una respuesta coherente y relevante. Es como si la red neural tuviera un cerebro que puede aprender a prestar atención a lo que es importante y descartar lo que no lo es.