اكتشف كيف تُحدث آليات الانتباه ثورة في الذكاء الاصطناعي من خلال تعزيز مهام البرمجة اللغوية العصبية والرؤية الحاسوبية مثل الترجمة واكتشاف الأجسام وغيرها!
آلية الانتباه هي تقنية مستخدمة في الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) تحاكي الانتباه المعرفي. وهي تسمح للنموذج بالتركيز على أجزاء محددة من بيانات المدخلات الأكثر صلة بإجراء تنبؤ أو توليد مخرجات، بدلاً من التعامل مع جميع الأجزاء على قدم المساواة. ويساعد هذا التركيز الانتقائي على تحسين الأداء، خاصةً عند التعامل مع كميات كبيرة من المعلومات مثل الجمل الطويلة أو الصور عالية الدقة، مما يمكّن النماذج من إدارة المهام المعقدة بكفاءة أكبر.
بدلاً من معالجة تسلسل المدخلات أو الصورة بأكملها بشكل موحد، تقوم آلية الانتباه بحساب "درجات الانتباه" أو الأوزان لأجزاء مختلفة من المدخلات. تمثل هذه الدرجات أهمية أو أهمية كل جزء بالنسبة للمهمة الحالية. تتلقى الأجزاء ذات الدرجات الأعلى تركيزًا أكبر من النموذج أثناء الحساب. تسمح هذه العملية للنموذج بتحديد المعلومات المهمة بشكل ديناميكي في كل خطوة، مما يؤدي إلى نتائج أكثر دقة وذات صلة بالسياق. تم تعميم هذا النهج بشكل خاص من خلال ورقة"الانتباه هو كل ما تحتاجه"، والتي قدمت بنية المحول.
أصبحت آليات الانتباه مكونات أساسية في أحدث النماذج، لا سيما في معالجة اللغات الطبيعية (NLP) والرؤية الحاسوبية (CV). فهي تساعد في التغلب على قيود البنى القديمة مثل الشبكات العصبية المتكررة القياسية (RNNs) في التعامل مع التبعيات بعيدة المدى. تشمل الأنواع الرئيسية ما يلي:
تُعد آليات الانتباه جزءًا لا يتجزأ من العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة:
بالمقارنة مع الطرق التقليدية التي قد تواجه صعوبات مع المدخلات الطويلة أو المعالجة المنتظمة، تقدم آليات الانتباه العديد من المزايا:
في حين أن الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) تلتقط بطبيعتها التسلسلات الهرمية المكانية المحلية، فإن الانتباه يوفر طريقة أكثر مرونة لنمذجة التبعيات عبر أجزاء مختلفة من المدخلات، بغض النظر عن المسافة. وهذا يجعل الانتباه قويًا بشكل خاص للمهام المعقدة التي تتضمن فهم السياق والعلاقات داخل البيانات. استكشف مقارنات النماذج المختلفة في صفحة مقارنةUltralytics .
AR
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
TR
VI
