Modèle Atualizado 2026-04

Mecanismo de atenção

Attention Mechanism
Definição

O mecanismo de atenção permite que um modelo pondere a importância de cada palavra em relação a todas as outras, capturando o contexto global.

Veja também no glossário

T
Transformer
The Transformer is the neural network architecture powering all modern LLMs, invented by Google in 2017.
L
LLM (Large Language Model)
An LLM is an AI model trained on billions of texts, capable of understanding and generating human language.
D
Deep Learning
Deep Learning is a subset of Machine Learning using multi-layered neural networks to learn complex representations from raw data.
C
Context Window
The context window is the maximum amount of text an LLM can process in a single request.

Ferramentas que usam mecanismo de atenção

C
ChatGPT
O assistente de IA conversacional mais usado do mundo
4.6/5
C
Claude
A IA que entende a nuance, da Anthropic
4.7/5
G
Gemini
O assistente de IA do Google com contexto de 1M de tokens
4.5/5
D
DeepSeek
O modelo chinês open source que rivaliza com o GPT-4
4.7/5

Perguntas frequentes

O que significa 'Attention is All You Need'?
É o título do paper do Google (2017) que introduziu o Transformer. Ele mostrou que o mecanismo de atenção sozinho era suficiente, sem redes recorrentes.
A atenção tem um custo?
Sim. A atenção clássica tem custo quadrático: dobrar o comprimento do texto quadruplica o cálculo. Por isso as janelas de contexto têm limites.