Attention mechanism adalah salah satu komponen penting dalam bidang kecerdasan buatan (artificial intelligence) yang digunakan dalam model deep learning. Mekanisme perhatian memungkinkan model untuk mempelajari keterkaitan antara berbagai bagian dari input yang kompleks dan menyoroti informasi yang relevan dalam proses pengambilan keputusan.
Dilansir dari analyticsvidhya.com, attention mechanism adalah teknik yang memungkinkan model neural network untuk memberikan bobot berbeda pada bagian-bagian spesifik dari input. Dalam konteks pemrosesan bahasa alami, attention mechanism memungkinkan model untuk “memperhatikan” kata-kata yang penting atau relevan dalam suatu kalimat.
Dengan demikian, model dapat fokus pada informasi yang paling relevan dalam proses pengambilan keputusan. Salah satu aplikasi paling terkenal dari attention mechanism adalah dalam model pemrosesan bahasa yang disebut Transformer.
Transformer menggunakan attention mechanism untuk memperoleh representasi yang lebih baik dari kalimat-kalimat dalam teks. Dalam Transformer, ada dua jenis utama dari attention mechanism, yaitu self-attention (atau intra-attention) dan source-target attention (atau inter-attention).
BACA JUGA: CIPS: Penggunaan Kecerdasan Buatan Perlu Dukungan Infrastruktur ICT
Self-attention memungkinkan model untuk memperoleh representasi yang lebih kaya dari setiap kata dalam kalimat dengan memperhatikan hubungannya dengan kata-kata lain dalam kalimat yang sama. Dalam self-attention, bobot diberikan pada setiap pasangan kata dalam kalimat, dan representasi baru untuk setiap kata dihitung sebagai kombinasi linear dari representasi kata-kata lainnya.
Source-target attention, di sisi lain, memungkinkan model untuk memperhatikan informasi dari kalimat sumber (source) saat menerjemahkan atau memproses kalimat target. Dalam tugas-tugas, seperti mesin penerjemah, attention mechanism memungkinkan model untuk memilih kata-kata yang relevan dari kalimat sumber saat menghasilkan kalimat terjemahan.
Keunggulan dari attention mechanism adalah kemampuannya dalam menangani ketergantungan jarak panjang dalam input. Dalam model neural network tradisional, informasi yang jauh secara jarak memiliki kesulitan untuk saling berinteraksi.
Namun, dengan attention mechanism, model dapat dengan mudah menyoroti informasi yang jauh secara jarak yang relevan dengan tugas yang sedang dijalankan. Dalam beberapa tahun terakhir, attention mechanism telah menghasilkan kemajuan signifikan dalam berbagai bidang seperti pemrosesan bahasa alami, visi komputer, dan pemodelan suara.
Dalam pemrosesan bahasa alami, attention mechanism telah meningkatkan kualitas terjemahan mesin dan pemahaman dokumen.
BACA JUGA: Peran Humanoid Robots dalam Industri dan Pengembangan Kecerdasan Buatan
Dalam visi komputer, attention mechanism telah digunakan untuk menghasilkan hasil yang lebih baik dalam tugas-tugas seperti pengenalan objek dan segmentasi gambar. Secara keseluruhan, attention mechanism adalah inovasi penting dalam bidang kecerdasan buatan yang telah membuka jalan bagi pengembangan model deep learning yang lebih canggih.
Dengan kemampuannya untuk memperhatikan informasi yang relevan dan mengatasi ketergantungan jarak panjang, attention mechanism telah memperbaiki kualitas hasil dalam berbagai tugas pemrosesan bahasa alami, visi komputer, dan pemodelan suara.
Editor: Ranto Rajagukguk
