Как работает механизм внимания в модели GPT для обработки естественного языка?

Механизм внимания в модели GPT для обработки естественного языка работает путём преобразования токенов (фрагментов текста, которые могут быть словом, предложением или другой группой текста) в векторы, представляющие важность токена во входной последовательности. uproger.com

Процесс включает несколько шагов: uproger.com

1. Создание вектора запроса, ключа и значения для каждого токена во входной последовательности. uproger.com
2. Вычисление сходства между вектором запроса с первого шага и ключевым вектором любого другого токена, для этого берётся точечное произведение двух векторов. uproger.com
3. Генерация normalized weights, для этого выходные данные шага 2 передаются в функцию softmax. uproger.com
4. Генерация конечного вектора, представляющего важность токена в последовательности, путём умножения normalized weights, сгенерированных на шаге 3, на векторы значений каждого токена. uproger.com

Блок внимания позволяет каждому вектору-представлению слова «общаться» со всеми остальными, чтобы адаптировать своё значение с учётом контекста. proglib.io

Например, в предложении «Том любит есть яблоки. Он ест их каждый день» механизм внимания использует математический алгоритм, чтобы сообщить модели, что слова «он» относится к «Тому», а «их» — к «яблокам». dzen.ru

Механизм внимания позволяет модели выделять важные слова и фразы в тексте, что значительно улучшает качество генерации и понимания текста. sky.pro Это особенно важно для задач, где контекст играет ключевую роль. sky.pro