Механизм Attention, или механизм внимания, является важным компонентом в современных моделях машинного обучения, особенно в обработке естественного языка и задачах, связанных с последовательными данными. Давайте рассмотрим, для каких последовательностей он может давать прирост в качестве.

• Для длинных последовательностей механизм внимания позволяет модели фокусироваться на определенных частях входных данных, игнорируя менее важные токены. Это особенно полезно, когда контекст может находиться далеко от текущего токена.
• Добавление дополнительных Attention-векторов действительно помогает модели захватывать информацию о более дальних токенах, что может улучшить качество предсказаний, так как модель может учитывать более широкий контекст.

• В случае коротких последовательностей механизм внимания также может быть полезен, так как он позволяет модели более эффективно организовать и обрабатывать информацию. Однако прирост в качестве может быть менее заметным, так как контекст уже достаточно близок.
• Тем не менее, механизм внимания может помочь уместить в вектор состояния больше информации, что может положительно сказаться на качестве предсказаний.

• Важно отметить, что механизм внимания не решает проблему увеличения длины обрабатываемых последовательностей. Хотя он позволяет лучше управлять информацией в рамках одной последовательности, он не увеличивает максимально допустимую длину входных данных.
• Таким образом, для любых последовательностей механизм внимания может улучшить качество обработки, но особенно заметно это будет для длинных последовательностей, где контекст играет решающую роль.

В заключение, механизм внимания эффективен как для длинных, так и для коротких последовательностей, но его преимущества наиболее явно проявляются в задачах с длинными последовательностями, где важен контекст и дальние зависимости.