Как устроен механизм внимания в современных моделях искусственного интеллекта?

Механизм внимания в современных моделях искусственного интеллекта позволяет модели концентрироваться на наиболее значимых частях входных данных при составлении прогнозов или генерации выходных данных. www.ultralytics.com

Некоторые основные компоненты механизма внимания:

• Запрос (Q). www.edureka.co Вектор, представляющий обрабатываемый элемент, например, слово в предложении или область на изображении. www.edureka.co
• Ключ (K). www.edureka.co Вектор, представляющий другие элементы, которые модель будет учитывать на предмет релевантности. www.edureka.co
• Значение (V). www.edureka.co Вектор, представляющий фактическую информацию, которая будет передана на следующий уровень или этап процесса. www.edureka.co
• Веса внимания. www.edureka.co Рассчитаны на основе сходства между запросами и ключами, эти веса определяют важность каждого значения. www.edureka.co
• Результат. www.edureka.co Взвешенная сумма значений, где веса определяются механизмом внимания. www.edureka.co

Процесс работы механизма внимания можно описать так: ru.eitca.org

1. Подсчёт баллов. ru.eitca.org Для каждого выходного элемента модель вычисляет оценку для каждого входного элемента. ru.eitca.org Эти оценки представляют релевантность каждого входного элемента текущему выходному элементу. ru.eitca.org
2. Вычисление весов внимания. ru.eitca.org Оценки нормализуются с использованием функции softmax для получения весов внимания. ru.eitca.org Сумма этих весов равна единице и указывает относительную важность каждого входного элемента. ru.eitca.org
3. Вычисление вектора контекста. ru.eitca.org Веса внимания используются для вычисления взвешенной суммы входных элементов, в результате чего получается вектор контекста, который фиксирует соответствующую информацию для текущего выходного элемента. ru.eitca.org

Некоторые типы механизма внимания:

• Самостоятельное внимание. www.ultralytics.com Позволяет модели взвешивать важность различных частей одной и той же входной последовательности относительно друг друга. www.ultralytics.com Это основной механизм в трансформерах. www.ultralytics.com
• Перекрёстное внимание. www.ultralytics.com Позволяет модели фокусироваться на релевантных частях другой последовательности, что часто используется в задачах «последовательность-последовательность», таких как перевод. www.ultralytics.com
• Area Attention. www.ultralytics.com Вариант, разработанный для повышения эффективности, фокусирующий внимание на больших регионах. www.ultralytics.com