Doğal dil işleme (NLP) bağlamında, bir giriş dizisindeki belirteçler arasındaki ilişkileri ayırt etme ve anlama mekanizması, tutarlı ve bağlamsal olarak doğru çıktılar üretmek için kritik öneme sahiptir. Bu mekanizma, Transformers gibi daha geniş modellerin bir parçası olup, dikkat mekanizmalarına büyük ölçüde dayanır. Bir dikkat mekanizması, modelin giriş dizisinin farklı bölümlerine farklı ağırlıklar atamasına olanak tanır ve böylece diziyi işlerken en alakalı kelimelere veya belirteçlere odaklanır. Örneğin, “Kedi paspasın üzerine oturdu” cümlesinde, paspasın, kedinin oturduğu yer olduğunu anlamak, kedi, oturdu ve paspas arasındaki anlamsal ilişkileri tanımayı gerektirir.
Vaswani ve diğerleri tarafından tanıtılan “Attention is All You Need” makalesinde, Transformers, bu ilişkileri belirlemek için öz-dikkat mekanizmalarını kullanır. Öz-dikkat, dizideki her belirteci diğer her belirteçle karşılaştırarak, aralarındaki karşılıklı bağımlılıkları belirleyerek çalışır ve böylece bağlamsal incelikleri etkili bir şekilde yakalar. Örneğin, “Ödül kazanan şef, muhteşem bir yemek yaptı” gibi daha karmaşık bir cümlede, mekanizma ödül kazananın şefi tanımladığını, muhteşem yemeği değil, ayırt eder. Her katman, önceki katmanın çıktısına dayanarak temsilleri rafine eden bu bağlantıları birden fazla katman aracılığıyla inşa ederek, modelin girişin bağlamsal bütünlüğünü koruyan metinleri anlamada ve üretmede ustalaşmasını sağlar.
Dahası, bu ilişkisel anlayış basit dilbilgisi ve sözdizimi ötesine geçer; modellerin deyimsel ifadeleri, kültürel bağlamı ve alan spesifik jargonları yakalamasına olanak tanır. Örneğin, teknik belgelerde, uygulamayı dağıtma işleminin build, test ve release gibi adımları içeren bir dizi işlem olduğunu anlamak, bu belirteçlerin karşılıklı ilişkilerini kavramayı gerektirir. Benzer şekilde, diyalog sistemlerinde, “Araba hızlı. O, 200 km hıza ulaşabilir.” gibi zamir referanslarını tanımak, modelin bağlamsal olarak tutarlı bir yanıt veya devam sağlamak için bu mekanizmaya dayanır. Bu mekanizmaları kullanarak, NLP modelleri çeviri, özetleme ve yaratıcı metin üretimi gibi görevlerde performanslarını önemli ölçüde artırır, üretilen çıktının hem bağlamsal hem de anlamsal olarak uygun olmasını sağlar.