Meccanismo Di Attenzione

Nel panorama del Natural Language Processing (NLP) e dell’intelligenza artificiale, la capacità di tradurre lingue, riassumere articoli e generare risposte conversazionali ha subito una rivoluzione. Al centro di questa trasformazione si trovano l’architettura Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) e il pionieristico Meccanismo di Attenzione. Prima dell’avvento dei moderni Transformer, queste due innovazioni hanno risolto una delle più grandi sfide del deep learning: mappare sequenze di input su sequenze di output quando le loro lunghezze differiscono.