Що таке механізм уваги?
Механізм уваги (attention mechanism) - це техніка в нейронних мережах, яка дозволяє моделі динамічно визначати, які фрагменти вхідних даних є найважливішими для даного завдання. Замість обробки всіх відомостей з однаковою вагою, модель присвоює різні рівні "уваги" окремим елементам - подібно до того, як людина, яка читає документ, концентрується на ключових фрагментах.
Типи механізмів уваги
Виокремлюємо кілька варіантів: самоувага (self-attention) аналізує відносини всередині однієї послідовності, перетинна увага (cross-attention) поєднує інформацію з двох різних послідовностей, а багатоголовкова увага (multi-head attention) паралельно обчислює увагу в багатьох підпросторах. Кожен "головка" може уловити інший тип залежностей - синтаксичну, семантичну чи контекстну.
Застосування на практиці
Механізм уваги є фундаментом архітектури Transformer і всіх моделей мови, заснованих на ній. У корпоративних застосунках він дозволяє проводити точний аналіз довгих юридичних документів, автоматично виділяти ключову інформацію з бізнесової кореспонденції та інтелектуально направляти запити до відповідних агентів ESKOM AI на основі контексту та змісту запиту.