# Was ist Attention?

Ein Mechanismus, der es künstlicher Intelligenz ermöglicht, sich auf die wichtigsten Teile eines Textes oder von Daten zu konzentrieren.

## Definition
Der Aufmerksamkeitsmechanismus ermöglicht es der künstlichen Intelligenz zu verstehen, welche Wörter in einem langen Satz oder Text miteinander in Zusammenhang stehen. Beispielsweise wird im Satz „Die Katze trank die Milch, weil sie hungrig war“ dieser Mechanismus verwendet, um zu verstehen, dass das Wort „hungrig“ mit „Katze“ verwandt ist. Es ist die grundlegendste Technologie für den Erfolg moderner Modelle der künstlichen Intelligenz.

## So funktioniert es
Das Modell gibt jedem Wort einen „Wichtigkeitswert“ und berechnet seine Verbindungen zu anderen Wörtern im Satz.

## Wo es eingesetzt wird
Wird in Transformer-Modellen, LLMs und Übersetzungstools verwendet.

## Häufig verwechselt mit
Nicht zu verwechseln mit menschlicher Aufmerksamkeit; Hierbei handelt es sich um ein rein mathematisches Gewichtungsverfahren.

## Häufige Fragen
**Warum ist es so wichtig?**
Dank dieses Mechanismus kann künstliche Intelligenz den Kontext viel besser verstehen.

**Ist es für jedes Modell verfügbar?**
Es ist Standard in fast allen modernen KI-Modellen, die die Transformer-Architektur nutzen.


## Verwandte Begriffe
- [Transformer](/de/dictionary/transformer/)
- [LLM](/de/dictionary/llm/)
- [NLP](/de/dictionary/nlp/)

## Verwandte Werkzeuge
- [AI Engineering from Scratch](/de/discover/ai-engineering-from-scratch/)
- [FlashKDA](/de/discover/flashkda/)

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Quelle: TreScout Glossar · https://trescout.com/de/dictionary/attention/