{"conversations": [{"from": "human", "value": "Nola lan egiten du arreta-mekanismoak LSTM sareetan?"}, {"from": "gpt", "value": "LSTM sareetako arreta-mekanismoak aukera ematen dio sareari sarrerako sekuentziaren zati zehatzetan fokua emateko iragarpenak egiten ari zaren bitartean. Lehenik sekuentziaren sekuentziaren (Sekt2Sektorizatua) testuinguruan sartu zen, makina itzulpenerako modeloak: sarrerako eta irteerako sekuentziak lerrokatzeko. LSTM sare batean adierazten den egoera ezkutatutako dekodetzaile bakoitza kalkulatzen da, kodetzailearen ezkutuko egoeraren zatien batura eginez, non arreta-mugak erabakitzen dituen. Puntu horiek guztiak kalkulatzeko aurreko deskodetzaile gisa kalkulatu behar dira, eta kodetzaile ezkutuaren egoera ere bai. Normalean, hiru urratseko arreta eskatzen du: uneko puntuari dagokion deskodetzaile bakoitzaren balioa. Honek adierazten du puntuazio-sekuentzia bat ezkutatu egiten dela, eta ez da hortik aurreratzen doan kode-sekuentzia bat erabiliz. Honela, hainbat bektore-sekuentziarekin alderatzen dira, eta, hainbat bektore-sekuentzia bizkortzeko. Honela, hainbat adierazpenetara zuzentzen dira puntuazio-sekuentzia sortzen dira, hainbat maila: uneko ost (%d. ko, hainbat adierazpeneko kode-sekuentzia, eta, hainbat aldiz, hainbat aldiz, hainbat aldiz, hainbat aldiz, hainbat adierazpen-sekuentzia, hainbat adierazpen-sekuentzia, hainbat adierazpen-sekuentzia, hainbat aldiz, hainbat aldiz, hainbat aldiz, hainbat aldiz, hainbat aldiz, hainbat adierazpen-sekuentzia, hainbat aldiz, hainbat aldiz, hainbat aldiz, hainbat adierazpen-sekuentzia, hainbat aldiz, hainbat adierazpen-sekuentzia, hainbat adierazpen-sekuentzia, hainbat adierazpen-sekuentziarekin.)."}, {"from": "human", "value": "Mila esker azalpenagatik. 5. mailako umea banintz bezala berridatzi eta laburbil dezakezu?"}, {"from": "gpt", "value": "Noski! Irudikatu ezazu norbaiti kontatzeko historia luzea duzula. Hain luzea da zati garrantzitsu guztiak gogoratzea zaila dela. Baina, istorioaren zati garrantzitsuenak kontuan hartuz gero, eta hobeto esan? Hori da LSTM izeneko ordenagailu-programa bateko arreta-mekanismoa. Programari azalpen luze bateko edo esaldi bateko zati garrantzitsuenetan jartzen laguntzen dio, hobeto uler dezan. Testu baten zati garrantzitsuak nabarmentzearen antzekoa da, hobeto gogoratzeko. Kontuan izan mekanismo hau oso erabilgarria dela esaldiak edo bestelako hizkuntza batetik bestera dabilenean bezala."}]}