Unidad de atención

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se refiere a un componente clave en los modelos de redes neuronales, especialmente en los enfoques basados en Transformers.

Esencial para procesar secuencias de datos, ya que permite a los modelos enfocar su atención en partes específicas de la entrada en diferentes momentos.

Se utiliza para asignar diferentes pesos de importancia a cada elemento de la secuencia, optimizando la relevancia de la información procesada.

Facilita la comprensión contextual de largo alcance, permitiendo que el modelo relacione elementos distantes dentro de un conjunto de datos.

Es un mecanismo ampliamente adoptado en aplicaciones como procesamiento de lenguaje natural, generación de texto, traducción automática y visión por computadora.