Que signifie "Auto-attention masqué"?
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L'attention masquée, c'est une technique utilisée dans certains modèles avancés pour les aider à se concentrer sur certaines parties des données d'entrée tout en ignorant les autres. C'est super utile quand les infos d'entrée sont incomplètes ou que toutes les parties ne sont pas dispos.
Comment ça marche
En gros, l'attention masquée permet au modèle de regarder une séquence de données et d'ajuster son attention en fonction de ce qu'il peut voir. Quand certaines données manquent, le modèle utilise des masques pour éviter de prêter attention à ces parties manquantes. Comme ça, il peut toujours apprendre à partir des infos disponibles sans se perdre dans les trous.
Importance
Cette méthode aide à améliorer comment les modèles fonctionnent avec différents types de données, surtout quand certaines entrées ne sont pas entièrement présentes. En utilisant l'attention masquée, les modèles peuvent mieux gérer des situations réelles où toutes les infos ne sont pas là, ce qui mène à des résultats plus fiables.