Wie funktioniert der Mechanismus der Aufmerksamkeit bei Transformern?
Der Aufmerksamkeitsmechanismus in Transformers ist ein Deep-Learning-Mechanismus, der verwendet werden kann, um die Beziehungen zwischen den Elementen eines Datensatzes zu erfassen. Mit Hilfe des Aufmerksamkeitsmechanismus kann das Modell die Verarbeitung jedes Elements nach den anderen Elementen innerhalb des Datensatzes anpassen. Zum Beispiel, wenn das Modell einen Text verarbeitet, verwendet es den Aufmerksamkeitsmechanismus, um jedes Wort nach den Worten um ihn herum zu verarbeiten. So ist es in der Lage, den Kontext der Wörter besser zu verstehen und wie sie miteinander in Beziehung stehen. Dies ermöglicht es dem Modell, die Bedeutung des Textes besser zu verstehen und genauere Vorhersagen zu machen. Darüber hinaus ist der Aufmerksamkeitsmechanismus auch für andere Umgebungen, wie Spiele, Bildverarbeitungs- und Empfehlungssysteme nützlich.