Der Attention-Mechanismus ist das Kernprinzip des Transformer-Modells: Das Modell lernt, welche Teile des Inputs für die Vorhersage des nächsten Tokens besonders relevant sind. Bei einem langen Text "achtet" das Modell auf die wichtigsten Wörter und Sätze, unabhängig von deren Position. Dies ermöglicht das Verständnis langer Texte und Zusammenhänge, die weit auseinander liegen.
Passende KI-Tools
Diese KI-Tools stehen in direktem Zusammenhang mit dem Begriff Attention-Mechanismus:
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