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トランスと呼ばれる深い学習モデルのケアメカニズムを正しく理解する必要があります。さまざまな注意の層を積み重ねる知識を抽出する方法を知るのは難しいと思います。私は数学的な専門家ではないので、彼は彼を単純化しようとし、16年の誰かがそれを理解できるようにします。
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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。