Self-Attention
Self-Attention ist ein Mechanismus in Künstlicher Intelligenz, der es einem Modell ermöglicht, Beziehungen zwischen verschiedenen Teilen einer Eingabe zu erkennen und zu berücksichtigen. Dabei wird jedem Teil der Eingabe eine Gewichtung zugewiesen, die angibt, wie wichtig dieser Teil für die Berechnung des Ausgabewerts ist. Self-Attention wird häufig in Modellen wie Transformer verwendet, um die Leistungsfähigkeit von Sprachverarbeitungssystemen zu verbessern. Durch die Fähigkeit, relevante Informationen zu identifizieren, kann Self-Attention dazu beitragen, die Genauigkeit und Effizienz von KI-Modellen zu steigern.
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Die Magie der Textklassifikation: Ein Blick auf Transformer-Modelle
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