{"conversations": [{"from": "user", "value": "En models d'aprenentatge de la m\u00e0quina transformadora: Com \u00e9s l'atenci\u00f3 multi-cap diferent de l'atenci\u00f3 normal? Primer descriure la intu\u00efci\u00f3 i despr\u00e9s la perspectiva matem\u00e0tica."}, {"from": "assistant", "value": "En els models d' aprenentatge de la m\u00e0quina transformadora, l' atenci\u00f3 \u00e9s un mecanisme usat per a pesar la import\u00e0ncia dels diferents elements d' entrada en processar seq\u00fc\u00e8ncies. En l' atenci\u00f3 est\u00e0ndard, s' usa un \u00fanic conjunt de pesos apr\u00e8ss per calcular una suma de pess dels elements d' entrada, on els pesos es determinen per la similaritat entre l' element d' entrada i un vector de consulta. L' atenci\u00f3 multi- cap\u00e7alera est\u00e9n el mecanisme est\u00e0ndard fent m\u00faltiples operacions paral\u00b7 lel, o \"pats.\" Cada cap apr\u00e8n un conjunt de pesos separats i assisteix a una representaci\u00f3 diferent de la seq\u00fc\u00e8ncia. Les sortides de cada cap es redueixen i es transforma en la sortida final. Des d' una perspectiva matem\u00e0tica, l' atenci\u00f3, el valor de la tecla de consulta i el vector es divideix en diversos tipus de pess, que es divideixen en diferents tipus d' entrada, i aleshores s' ajusta a trav\u00e9s d' entrada. L' un mecanisme d' informaci\u00f3 similar, i llavors es redueix a la recerca d' un vector. L' entrada de diversos tipus d' entrada es redueix entre els tipus d' entrada. L' un vector, i llavors, i llavors es redueix l' entrada es redueix l' entrada. L' entrada, i llavors s' entrada. L' entrada de la seva mida d' un vector, i llavors es redueix l' entrada, i llavors es redueix l' entrada, i llavors, i llavors es redueix l' entrada de la seva mida de la seva mida de la seva mida de la seva mida d' entrada. L' entrada. L' entrada, i llavors, i llavors, i llavors es redueix a la seva mida de la seva mida de la seva mida de la seva capacitat de la seva mida d' un vector. L' un vector. L' un vector. L' entrada. L' entrada, i llavors, i llavors, i llavors, i llavors, i llavors, i llavors, i llavors, i llavors es redueixen la seva capacitat d' entrada de la seva capacitat d' entrada. L' entrada. L' entrada. L' entrada. L' entrada de la seva mida d' entrada. L' entrada. L' entrada, i llavors, i llavors, i llavors, i llavors, i llavors, cada tipus de la seva capacitat d' entrada es redueix a cada tipus de la seva capacitat d' entrada es redueix a cada tipus d' entrada es redueix a cada tipus de la seva mida d'"}, {"from": "user", "value": "Hi ha una manera de millorar els m\u00e8todes?"}, {"from": "assistant", "value": "Hi ha diverses maneres de millorar el mecanisme d' atenci\u00f3 multi- cap\u00e7alera usat en models de transformaci\u00f3. Una manera d' usar diferents mecanismes d' atenci\u00f3 per a cada cap, com l' atenci\u00f3 additiu o relativa, el qual pot ser m\u00e9s adequat per a certs tipus de dades d' entrada o tasques d' aprenentatge. Una altra manera de millorar l' atenci\u00f3 multi- cap\u00e7alera \u00e9s usar una atenci\u00f3 din\u00e0mica o un pes adaptatiu, que es pot aprendre durant l' entrenament basat en la seq\u00fc\u00e8ncia d' entrada espec\u00edfica i el context en qu\u00e8 s' usa. Aix\u00f2 permet que el model s' ajusti selectivament a diferents tipus de dades de la seq\u00fc\u00e8ncia d' entrada com cal, millorar la seva habilitat per a representar relacions complexes i depend\u00e8ncies. Addicionalment, la recerca recent ha explorat els mecanismes d' atenci\u00f3 sobre diferents nivells d' entrada, com ara la resoluci\u00f3 d' altres nivells d' un nivell de resoluci\u00f3 d' aprenentatge, o d' altres nivells d' aprenentatge que s' atenci\u00f3 en el proc\u00e9s d' aprenentatge."}]}