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^h English (en)	'''Attention mechanisms''' are a family of techniques that allow neural networks to focus selectively on relevant parts of their input when producing each element of the output. Originally introduced to overcome the limitations of fixed-length context vectors in sequence-to-sequence models, attention has become the foundational building block of modern architectures such as the [[Transformer]].
^h Spanish (es)	Los '''mecanismos de atención''' son una familia de técnicas que permiten a las redes neuronales centrarse de manera selectiva en las partes relevantes de su entrada al producir cada elemento de la salida. Introducidos originalmente para superar las limitaciones de los vectores de contexto de longitud fija en los modelos secuencia a secuencia, la atención se ha convertido en el bloque fundamental de las arquitecturas modernas como el [[Transformer]].
^h Chinese (zh)	'''注意力机制'''是一类使神经网络在生成每个输出元素时能够有选择地聚焦于输入相关部分的技术。注意力最初被引入以克服序列到序列模型中固定长度上下文向量的局限性,如今已成为诸如 [[Transformer]] 等现代架构的基础构建模块。