В чем преимущества использования self-attention в архитектуре трансформера?

Некоторые преимущества использования self-attention (самовнимания) в архитектуре трансформера:

• Улавливание долгосрочных зависимостей. all-calc.info Каждое слово может напрямую «обращаться» к любому другому слову в последовательности, независимо от расстояния. all-calc.info Это позволяет модели улавливать долгосрочные зависимости между словами, чего было трудно достичь с помощью рекуррентных нейронных сетей (RNN). all-calc.info
• Отсутствие фиксированного направления. dtf.ru Модель не ориентируется на положение слова, а на его значение в системе отношений. dtf.ru Это позволяет ей одинаково точно учитывать как начало предложения, так и его конец, находя смысловые связи между элементами, разделёнными большим расстоянием. dtf.ru
• Гибкий контекст, учитывающий всю последовательность. aiew.ru Смысл формируется не как следствие порядка, а как результат взвешенного взаимодействия всех частей текста. dtf.ru Текст начинает восприниматься как сцеплённая сеть значений, а не как линейный поток. dtf.ru
• Параллельность вычислений. aiew.ru uzrsiqsv.genspark.space Self-attention позволяет обрабатывать всю последовательность одновременно, что делает возможным массовую параллелизацию вычислений и значительно ускоряет обучение. all-calc.info
• Масштабируемость. aiew.ru Self-attention может применяться к очень длинным последовательностям, особенно с модификациями (Longformer, RetNet и др.). aiew.ru