Інтерактивна симуляція механізму уваги та self-attention
Self-attention дозволяє моделі фокусуватися на різних частинах вхідної послідовності при обробці кожного елемента. Це покращує здатність розуміти контекст та зв'язки між словами.
Multi-head attention дозволяє моделі одночасно фокусуватися на різних аспектах інформації. Кожна "голова" уваги вивчає різні типи взаємозв'язків у даних.
Оскільки трансформери не мають рекурентних зв'язків, позиційне кодування додає інформацію про позицію кожного токена в послідовності.
Трансформери складаються з encoder та decoder блоків. Encoder обробляє вхідну послідовність, а decoder генерує вихідну послідовність з урахуванням контексту.
Трансформери - це архітектура нейронних мереж, що використовує механізм уваги для обробки послідовних даних. Вони стали основою для сучасних мовних моделей як GPT та BERT.
Self-attention обчислює ваги уваги між всіма парами токенів у послідовності. Кожен токен "дивиться" на всі інші токени та визначає, наскільки важливий кожен з них для поточного контексту.
Multi-head attention дозволяє моделі одночасно фокусуватися на різних аспектах інформації. Кожна голова може вивчати різні типи взаємозв'язків, що покращує якість моделі.
Позиційне кодування додає інформацію про позицію кожного токена в послідовності. Це необхідно, оскільки трансформери не мають вбудованого розуміння порядку елементів.
Трансформери можуть обробляти паралельно, ефективно використовують контекст, масштабуються на великі моделі та показують відмінні результати в багатьох завданнях NLP.