شرح تعقيدات آليات الانتباه في سياق معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ومجالات رؤية الكمبيوتر (CV)، مع تقديم أمثلة على كيفية تنفيذ آليات الانتباه في النماذج الحديثة مثل Transformer، BERT، و ريس نت. بالإضافة إلى ذلك، ناقش تأثير آليات الاهتمام المختلفة، مثل الانتباه الذاتي والانتباه المتبادل، على أداء النموذج وكيف يمكن تحسينها لمهام محددة. وأخيرا، تحليل القيود المفروضة على آليات الاهتمام واقتراح الحلول المحتملة للتغلب عليها، بما في ذلك استخدام آليات الاهتمام الهجين وتقنيات التنظيم القائمة على الاهتمام.
{"source": "evol_instruct", "kind": "synthetic", "evolved_from": null}