Odborné vysvětlení: Attention mechanismus je technika v neuronových sítích, která umožňuje modelu zaměřit se na relevantní části vstupních dat při generování výstupu. V kontextu zpracování přirozeného jazyka to znamená, že model může přiřadit různé váhy různým částem vstupní sekvence při generování každého prvku výstupní sekvence. Tím se zlepšuje schopnost modelu zachytit dlouhodobé závislosti a zpracovávat delší sekvence.
Vysvětlení pro laiky: Attention mechanismus je jako když čtete knihu s tužkou v ruce a podtrháváte si důležité části. Když později odpovídáte na otázky o knize, zaměříte se hlavně na podtržené části, ale nezapomenete úplně ani na zbytek. Podobně funguje AI s attention mechanismem – při zpracování textu nebo jiných dat “podtrhává” důležité části a věnuje jim větší pozornost, což jí pomáhá lépe porozumět celkovému významu a správně reagovat.
Attention Mechanism is a technique in neural networks that allows the model to focus on relevant parts of the input data when generating output. In the context of natural language processing, this means the model can assign different weights to different parts of the input sequence when generating each element of the output sequence. This improves the model’s ability to capture long-term dependencies and process longer sequences.
