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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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トランスモデルは、深い学習に向けてケアメカニズムを使用して、情報を効率的かつ正確に処理します。他のニューラルネットワークとは異なり、トランスは順次（特定の順序でデータを処理する）に基づいていませんが、エントリの各要素にペソを適用することでエントリからのすべての情報を同時に考慮することができます。問題のタスクに関連することを特定できます。
各ケア層は、これらのペソを入力情報のサブセットに適用する責任があり、これらの各層の結果を組み合わせて最終表現を形成します。このようにして、変圧器はグローバル情報とローカル情報の両方を考慮して、知識を効果的に抽出することができます。

それを簡素化するには、英語からスペイン語にフレーズを翻訳したいと想像してください。トランスモデルは、注意の層を使用して、英語のエントリフレーズの各単語を調べ、翻訳にとってどの単語が重要であるかを判断します。次に、注意層がその重要性に従って各単語を熟考し、その情報を使用してより正確な翻訳を生成します。