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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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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。