В чем разница между self-attention и cross-attention в современных нейросетевых моделях?

Разница между self-attention и cross-attention в современных нейросетевых моделях заключается в том, как они обрабатывают входные данные. {7-host}

Self-attention (внутреннее внимание) работает с одной входной последовательностью. {7-host} Модель фокусируется на разных частях входного сигнала при предсказании определённого элемента внутри этой последовательности. www.toolify.ai Self-attention помогает модели понять, как элементы изображения связаны между собой. habr.com

Cross-attention (перекрёстное внимание) объединяет две разные входные последовательности. {7-host} Запросы в этом случае берутся из одной последовательности (например, из входа декодера), а ключи и значения — из другой (например, из выхода энкодера). www.restack.io {9-host} Cross-attention позволяет модели сосредоточиться на значимых частях разных входных последовательностей и эффективно интегрировать информацию из различных источников. www.restack.io

Таким образом, self-attention ориентирован на внутренние взаимосвязи внутри одной последовательности, а cross-attention — на взаимодействие между двумя разными последовательностями. habr.com {7-host}