Mecanismos de atención

Los mecanismos de atención en los modelos de inteligencia artificial se implementan típicamente como componentes adicionales que pueden ser integrados en arquitecturas de redes neuronales. Estos mecanismos funcionan asignando pesos a diferentes partes de los datos de entrada, lo que permite que el modelo se «enfoque» en las áreas más relevantes para la tarea actual.

En el contexto de las redes neuronales, como las Redes Neuronales Recurrentes (RNN) o las arquitecturas Transformer, los mecanismos de atención actúan calculando un conjunto de puntuaciones de atención. Estas puntuaciones determinan la importancia relativa de cada dato de entrada cuando se construye una representación del conjunto de datos o cuando se emite una predicción.

Para calcular estas puntuaciones, el mecanismo de atención puede utilizar diversas estrategias, como la atención suave, que asigna pesos a todos los componentes de los datos, o la atención dura, que selecciona un subconjunto de los datos para enfocarse en cada paso de tiempo.

Una vez calculados los pesos, se aplica una combinación ponderada de los vectores de entrada, enfocando así la red en las partes pertinentes de los datos. Esto permite una mejor captura de las dependencias, especialmente en secuencias largas o en situaciones donde algunas partes de los datos son más informativas que otras.

En las arquitecturas Transformer, que son enteramente basadas en mecanismos de atención, estos componentes reemplazan a las RNNs por completo, permitiendo que cada posición en la secuencia de entrada sea ponderada en función de su relevancia para todas las demás posiciones, lo que mejora la paralelización y el rendimiento en tareas de procesamiento secuencial.