Descripción: La atención jerárquica es un mecanismo que permite a los modelos centrarse en diferentes niveles de información en el texto. Este enfoque se basa en la idea de que no toda la información en un texto tiene la misma relevancia o importancia. En lugar de tratar cada palabra o frase de manera uniforme, la atención jerárquica permite que el modelo asigne diferentes pesos a diferentes partes del texto, facilitando así una comprensión más profunda y contextualizada. Este mecanismo es especialmente útil en tareas de procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje automático, donde la estructura y el contexto son cruciales para la interpretación correcta del significado. Al implementar la atención jerárquica, los modelos pueden identificar y priorizar información clave, lo que mejora su capacidad para generar respuestas coherentes y relevantes. Además, este enfoque puede ayudar a reducir la complejidad computacional, ya que permite que el modelo se enfoque en las partes más significativas del texto, optimizando así el uso de recursos y mejorando la eficiencia en el procesamiento de grandes volúmenes de datos textuales.
