Как работает механизм внимания в архитектуре Transformer?

Механизм внимания в архитектуре трансформера позволяет модели динамически фокусироваться на наиболее релевантных частях входных данных. ssl-team.com В отличие от фиксированных весов в традиционных нейронных сетях, механизм внимания вычисляет веса «на лету» для каждой конкретной входной последовательности. ssl-team.com

Процесс работы механизма внимания можно разделить на три основных этапа: ssl-team.com

1. Создание запросов (Queries), ключей (Keys) и значений (Values) из входных данных. ssl-team.com Вектор запроса представляет текущий элемент, по которому ищут связи с другими элементами. proglib.io Вектор ключа представляет все элементы, по которым ищут соответствия с текущим запросом. proglib.io Вектор значения содержит информацию, которую хотят извлечь из этих соответствий. proglib.io
2. Вычисление весов внимания через скалярное произведение запросов и ключей. ssl-team.com В результате получается матрица оценок внимания размером, где n — количество входных элементов. proglib.io Каждый элемент этой матрицы представляет собой оценку внимания между соответствующими парами входных элементов. proglib.io
3. Суммирование значений с весами внимания для получения выходного представления. ssl-team.com

Пример работы механизма внимания: в предложении «Кошка села на ковёр, потому что он был мягкий» при обработке слова «он» механизм внимания в трансформере присвоит высокие веса слову «ковер», правильно разрешив ссылку. ssl-team.com

Механизм внимания особенно полезен в задачах, где контекст критичен, например, в переводе текста или анализе длинных последовательностей. serverflow.ru