Mekanisme Perhatian adalah penggunaan unit pemrosesan jaringan saraf untuk fokus pada satu item, bukan keseluruhan konten. Ini adalah bentuk kecerdasan buatan yang digunakan dalam pemrosesan bahasa alami (NLP), penglihatan, dan pengenalan suara. Dengan teknik ini, seorang model dapat belajar memfokuskan dan menafsirkan bahasa, visual, dan suara manusia secara akurat.
Teknik ini menggunakan teknik yang disebut “perhatian diri” yang melibatkan model AI yang belajar untuk fokus secara selektif pada area masukan yang memiliki pengaruh terbesar terhadap keluaran. Misalnya, jika AI menganalisis gambar, AI mungkin memusatkan perhatiannya pada tepi atau batas objek. Hal ini memungkinkan model untuk fokus pada faktor-faktor utama, mengurangi noise, dan meningkatkan akurasi pengenalan.
Mekanisme Perhatian telah menjadi bagian penting dari AI modern yang memungkinkan peningkatan akurasi dalam banyak tugas, seperti pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan terjemahan ucapan-ke-teks.
Selain itu, teknik ini menjadi sangat penting dalam meningkatkan hasil kinerja dalam tugas-tugas AI tertentu – seperti pembuatan teks gambar, terjemahan mesin, dan menjawab pertanyaan. Model berbasis perhatian diyakini mengungguli model pembelajaran mendalam tradisional dalam tugas-tugas ini.
Di masa depan, metode berbasis perhatian akan menjadi lebih penting karena domain AI, seperti visi komputer dan pemrosesan bahasa alami, terus menjadi lebih kompleks. Model berbasis perhatian juga diharapkan akan menemukan kegunaan baru di banyak bidang Kecerdasan Buatan.
