Transformer आर्किटेक्चर, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में एक सितारा है, आत्म-ध्यान तंत्र के केंद्र में है, जिसने प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में क्रांति का नेतृत्व किया है। हालाँकि, लंबे संदर्भ को संभालते समय, आत्म-ध्यान की गणना की संसाधन खपत एक बाधा बन गई है। इस समस्या को हल करने के लिए, शोधकर्ताओं ने ट्री अटेंशन पद्धति प्रस्तुत की है, जो गणना कार्य को पेड़ के आकार में संकुचन के माध्यम से विभाजित करके दक्षता बढ़ाती है। यह विधि न केवल संचार मात्रा और मेमोरी के उपयोग को कम करती है, बल्कि कई GPU वातावरण में मौजूदा विधियों की तुलना में 8 गुना तेज है। ट्री अटेंशन का प्रस्ताव केवल उत्कृष्टता नहीं है।