Metaチームは、大規模言語モデルが質問に答える際の虚偽の関連性の問題を解決するS2Aアテンションメカニズムを提案しました。S2AはSystem2Attentionアテンションメカニズムを通じて、モデルの推論能力を向上させます。実験では、S2Aは関連性のないテキストを削除し、コンテキストを書き換えることで、回答の精度を大幅に向上させました。LeCunはこのメカニズムを認め、大規模言語モデルの推論能力を高めるのに役立つと述べています。この記事では、S2Aの実装方法と、モデルのパフォーマンス向上における役割について詳しく説明します。