Multi-Head Attention (MHA) to kluczowy mechanizm architektury Transformer, który pozwala modelowi na równoległe przetwarzanie informacji z różnych podprzestrzeni reprezentacji danych. Dzięki zastosowaniu wielu niezależnych głowic uwagi, system może jednocześnie analizować różne rodzaje relacji między słowami w zdaniu, co znacznie poprawia zrozumienie kontekstu i złożonych struktur językowych. Rozwiązanie to pozwala na efektywniejsze wychwytywanie zarówno lokalnych, jak i globalnych zależności w przetwarzanym tekście.
📖 Dowiedz się więcej w kontekście:
Reklama
