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トランスのケアのメカニズムはどのように機能しますか？
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注意メカニズムは、トランスモデルの最も重要な特性の1つです。これにより、モデルは各処理ステップで入力のさまざまな部分に重量を置くことができ、モデルが入力をより完全かつ重要な表現にすることができます。

注意メカニズムは、入力（通常は単語）と「相談」と呼ばれる内部表現の間の「注意スコア」を計算することで機能します。これらの注意スコアは、「コンテキストベクトル」を計算するために使用されます。これは、コンサルテーションの表現と組み合わせて出力を生成します。

注意メカニズムは、モデルが自動翻訳やテキスト生成などのタスクにとって重要でない、関連性の低い部分を無視して、入力の関連部分に「焦点を合わせる」ことができるため、重要です。さらに、注意メカニズムは平行化可能です。つまり、GPUとTPUで効率的に実装できるため、大規模な変圧器モデルをトレーニングできます。