{"conversations": [{"from": "user", "value": "Necessito entendre correctament el mecanisme d'atenci\u00f3 dels models de Deep Learning anomenats Transformers, em costa saber exactament com aconsegueix extreure coneixement apilant les diferents capes d'atenci\u00f3, no s\u00f3c expert matem\u00e0tic, aix\u00ed que intenta simplificar-lo perqu\u00e8 alg\u00fa d'uns 16 anys pugui entendre'l."}, {"from": "assistant", "value": "Els models Transformer en Deep Learning usen el mecanisme d' atenci\u00f3 per a processar informaci\u00f3 de manera eficient i precisa. A difer\u00e8ncia d' altres arquitectures de xarxes neuronals, els Transformers no es basen en la seq\u00fcencialitat (processar les dades en un ordre espec\u00edfic), sin\u00f3 que poden considerar tota la informaci\u00f3 d' una entrada al mateix temps mitjan\u00e7ant l' aplicaci\u00f3 de pesos a cadascun dels elements de l' entrada, de manera que es puguin identificar aquells que s\u00f3n m\u00e9s rellevants per a la tasca en q\u00fcesti\u00f3. Cada capa d' atenci\u00f3 s' encarrega d' aplicar aquests pesos a un subconjunt de la informaci\u00f3 d' entrada, i el resultat de cada una d' aquestes capes es combina per a formar la representaci\u00f3 final. D' aquesta manera, els Transformers aconsegueixen extreure coneixement de manera efectiva, considerant tant la informaci\u00f3 global com la local. Per simplificar- lo, imagineu que vol traduir una frase de l' angl\u00e8s a l' espanyol. El model Transformer utilitza una capa d' atenci\u00f3 per examinar cada paraula en la frase d' entrada en angl\u00e8s i determinar quina paraula \u00e9s important per a la traducci\u00f3. Despr\u00e9s, la capa d' atenci\u00f3 pondera cada paraula d' acord amb la seva import\u00e0ncia i usa aquesta informaci\u00f3 per generar una m\u00e9s traducci\u00f3 precisa."}]}