#明示的アテンションメカニズム
既存のアテンションメカニズムが、入力データの中から重要な部分を「暗黙的に」選択するのに対し、この概念では、AIがタスクを遂行するために「明示的に」参照すべき知識（アテンションナレッジ）を人間が指定する。これにより、AIがどの情報に注意を向けるべきかを制御し、誤った文脈理解や不適切な推論を防ぐことを目的としている。ソフトウェア工学の観点からは、AIの解釈可能性と制御性を高めるアプローチと言える。
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既存のアテンションメカニズムが、入力データの中から重要な部分を「暗黙的に」選択するのに対し、この概念では、AIがタスクを遂行するために「明示的に」参照すべき知識（アテンションナレッジ）を人間が指定する。これにより、AIがどの情報に注意を向けるべきかを制御し、誤った文脈理解や不適切な推論を防ぐことを目的としている。ソフトウェア工学の観点からは、AIの解釈可能性と制御性を高めるアプローチと言える。
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