Aya sababaraha cara pikeun ningkatkeun mékanisme perhatian multi-head dipaké dina modél Transformer. Hiji cara nyaéta ngagunakeun mékanisme perhatian anu béda pikeun unggal sirah, sapertos perhatian aditif atanapi perhatian relatif, anu tiasa langkung cocog pikeun sababaraha jinis data input atanapi tugas diajar. Cara sanés pikeun ningkatkeun perhatian multi-head nyaéta nganggo bobot perhatian dinamis atanapi adaptif, anu tiasa diajar nalika latihan dumasar kana sékwi input khusus sareng kontéks anu dianggo. Ieu ngamungkinkeun modél pikeun selektif ngiringan bagian anu béda tina sékwi input sakumaha diperyogikeun, ningkatkeun kamampuan na pikeun ngagambarkeun hubungan sareng kagumitan anu rumit. Salaku tambahan, panilitian anyar parantos ngajajah panggunaan mékanisme perhatian anu beroperasi dina tingkat abstraksi anu béda, sapertos tingkat kecap sareng tingkat kalimat-tingkat perhatian, atanapi mékanisme hirarki anu ngiringan tingkat anu béda tina urutan granularitas perhatian dina sékwi. Sacara umum, aya cara nga
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence