Некоторые преимущества self-attention перед традиционными свёрточными нейронными сетями:

• Параллельная обработка. 1 В отличие от последовательных моделей, self-attention позволяет проводить параллельные вычисления, что ускоряет обучение. 1
• Учёт зависимостей на большом расстоянии. 1 Self-attention обеспечивает прямой доступ к удалённым элементам, что облегчает моделирование сложных структур и отношений в длинных последовательностях. 1
• Понимание контекста. 1 На представление каждого токена влияет вся последовательность, что интегрирует глобальный контекст и повышает точность. 1
• Интерпретируемые веса. 1 Карты внимания могут показывать, какие части входных данных были наиболее влиятельными при принятии решений. 1
• Сокращение числа параметров. 3 Self-attention подход уменьшает количество параметров, которые нужно тренировать, что понижает требования к вычислительным ресурсам. 3