Ich muss den Mechanismus der Aufmerksamkeit von Deep Learning Modelle namens Transformers richtig verstehen. Ich finde es schwer zu wissen, wie es gelingt, Wissen zu extrahieren, indem es die verschiedenen Schichten der Aufmerksamkeit stapelt. Ich bin kein mathematischer Experte, so versuchen, es zu vereinfachen, so dass jemand über 16 kann es verstehen.
Deep Learning Modelle genannt Transformatoren verwenden den Aufmerksamkeitsmechanismus, um zu lernen, wie man Wissen aus Eingabedaten extrahiert. Dies wird durch ein tiefes neuronales Netzwerk erreicht, das mehrere Schichten der Aufmerksamkeit enthält. Diese Schichten der Aufmerksamkeit basieren auf der "Aufmerksamkeit" Technologie, die verwendet wird, um natürliche Daten wie Sprache zu verarbeiten. Diese Technologie ermöglicht es dem neuronalen Netzwerk, auf die Teile der Eingabedaten zu achten, die für die spezifische Aufgabe wichtig sind. Dies ermöglicht es dem neuronalen Netzwerk, relevante Informationen aus dem Eingang zu extrahieren und dann zu einer kohärenten und relevanten Antwort zu verwenden.