Вопросы к Поиску с Алисой
Как работает механизм внимания в моделях Transformer?
Механизм внимания в моделях Transformer позволяет модели учитывать контекст каждого элемента последовательности, взвешивая вклад других элементов. dzen.ru
Когда модель обрабатывает текст, она не просто фиксирует последовательность слов, а вычисляет, какие слова связаны между собой и насколько. dtf.ru Для этого формируется матрица весов, которая отражает степень значимости каждой пары слов по отношению друг к другу. dtf.ru
Внутри модели каждый токен (фрагмент текста) преобразуется в три вектора: dtf.ru
Результатом всей процедуры является матрица внимания — таблица, в которой каждому слову присвоены веса, показывающие его важность для всех остальных. dtf.ru
Эта матрица обновляется на каждом слое трансформера, и именно она управляет тем, какая информация сохраняется, а какая подавляется. dtf.ru
Чтобы усилить способность модели улавливать разные аспекты текста, используется механизм multi-head attention: на каждом слое работает не одна, а несколько независимых «голов» внимания. dtf.ru Каждая из них формирует свою матрицу значений, фокусируясь на разных типах связей. dtf.ru
Такой механизм позволяет модели динамически перестраивать восприятие текста. dtf.ru Смысл уже не зависит от фиксированной структуры — он возникает из взвешенных связей между словами, где каждый элемент может быть как важным, так и второстепенным, в зависимости от задачи. dtf.ru
