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Name	Current message text
^h English (en)	* '''{{Term\|attention}} mechanisms''': Softmax normalizes alignment scores into {{Term\|attention}} weights in the [[Attention Mechanisms\|Transformer]] architecture. * '''Reinforcement learning''': Softmax over action-value estimates produces a stochastic policy (Boltzmann exploration). * '''Mixture models''': Softmax parameterizes mixing coefficients in {{Term\|mixture of experts\|mixture-of-experts}} architectures.
^h Spanish (es)	* '''Mecanismos de {{Term\|attention\|atención}}''': Softmax normaliza las puntuaciones de alineación para producir pesos de {{Term\|attention\|atención}} en la arquitectura [[Attention Mechanisms\|Transformer]]. * '''Aprendizaje por refuerzo''': Softmax sobre estimaciones de valor-acción produce una política estocástica (exploración de Boltzmann). * '''Modelos de mezcla''': Softmax parametriza los coeficientes de mezcla en arquitecturas de {{Term\|mixture of experts\|mezcla de expertos}}.
^h Chinese (zh)	* '''{{Term\|attention\|注意力}}机制'''：Softmax 在 [[Attention Mechanisms\|Transformer]] 架构中将对齐分数归一化为 {{Term\|attention\|注意力}}权重。 * '''强化学习'''：对动作值估计进行 softmax 会产生随机策略（玻尔兹曼探索）。 * '''混合模型'''：Softmax 在 {{Term\|mixture of experts\|混合专家}}架构中参数化混合系数。