Self-Attention ist ein Mechanismus, der in Transformer-basierten Modellen verwendet wird, um Sequenzen von Daten zu verarbeiten. Es handelt sich dabei um eine Methode, bei der jedes Element in einer Sequenz auf jedes andere Element bezogen wird, um Bedeutungen zu extrahieren und Muster zu erkennen. Self-Attention berechnet für jedes Element in einer Sequenz eine Gewichtung, die die Bedeutung jedes anderen Elements in Bezug darauf angibt. Diese Gewichtungen können dann verwendet werden, um eine kombinierte Darstellung jeder Sequenz zu erzeugen, die es dem Modell ermöglicht, Muster und Bedeutungen in den Daten besser zu erkennen. Self-Attention ermöglicht es dem Modell, Daten in einer parallelen Art und Weise zu verarbeiten, anstatt sie sequenziell zu verarbeiten, was es schneller und effizienter macht. Außerdem kann es Muster in langen Sequenzen erkennen, ohne dass es sich auf frühere Teile der Sequenz beschränken muss.
