Attention Mechanism

22 nov.

Vad är Attention Mechanism?

Attention Mechanism är en teknik inom neurala nätverk som hjälper modeller att fokusera på de mest relevanta delarna av indata. Det används ofta i transformerbaserade modeller som GPT-4 och BERT för att förbättra förståelse och generering av text.

Användningsområden

Attention Mechanism har en bred användning inom AI och maskininlärning:

Språkmodeller: Förbättra textgenerering och översättning genom att analysera viktiga delar av meningar.
Bildigenkänning: Identifiera nyckelområden i bilder för att förbättra klassificering och analys.
Sekvensdata: Används i tidseriedata och taligenkänning för att fokusera på relevanta tidsintervall.
Transformerarkitektur: Grundpelaren i moderna AI-modeller som GPT och BERT.

Utforska AI med AIUC

Är du nyfiken på avancerade tekniker som driver de senaste AI-modellerna? AIUC erbjuder kurser som AI för nybörjare där vi utforskar hur tekniker som Attention Mechanism används i AI.

Våra AI-kurser