Descripción: Los ‘Pesos de Atención’ son valores asignados a diferentes características de entrada en el mecanismo de atención, que indican la importancia relativa de cada una de estas características en el proceso de toma de decisiones de un modelo. En el contexto de los modelos de lenguaje y las redes neuronales, estos pesos permiten que el modelo se enfoque en partes específicas de la entrada, mejorando así su capacidad para entender y generar texto o procesar imágenes. La atención se basa en la idea de que no todas las partes de la entrada son igualmente relevantes para la tarea en cuestión; por lo tanto, los pesos de atención ayudan a resaltar las características más significativas. Este enfoque ha demostrado ser fundamental en la mejora del rendimiento de los modelos, ya que permite una mejor interpretación de la información y una mayor eficiencia en el procesamiento. En resumen, los pesos de atención son una herramienta clave que permite a los modelos aprender de manera más efectiva al asignar diferentes niveles de importancia a las características de entrada, lo que resulta en una mejor comprensión y generación de datos.
