Преимущества использования scaled dot product attention в Transformer-моделях:

• Возможность модели динамически фокусироваться на разных частях входной последовательности при обработке информации. 14 В отличие от традиционных моделей, которые обрабатывают все слова одинаково. 2
• Приоритизация наиболее важных частей входных данных для каждого слова. 2 Это улучшает способность модели обрабатывать сложные языковые шаблоны и зависимости. 2
• Стабильность обучения модели. 3 Масштабное деление предотвращает слишком большие значения точечного произведения, что помогает стабилизировать процесс обучения и предотвратить исчезновение или взрыв градиентов. 3

Кроме того, механизм позволяет модели понимать контекст внутри текста, что важно, например, в задачах перевода, где смысл слова часто зависит от его контекста. 5