Почему используется точечная преобразование в трансформаторе?
1. Измерение сходства:
* точечный продукт как мера сходства: Точечный продукт между двумя векторами является мерой их сходства. В контексте внимания мы хотим знать, насколько похож вектор запросов (представляющий текущую позицию в последовательности) для каждого ключевого вектора (представляя другие позиции).
* Product High Dot =более похожий: Продукт с более высокой точкой указывает на большее сходство, что означает, что запрос больше «посещает» этот конкретный ключ.
2. Эффективный и масштабируемый:
* умножение матрицы: Операция продукта DOT может быть эффективно реализована с использованием умножения матрицы. Это особенно полезно при работе с большими последовательностями, поскольку позволяет проводить параллельные вычисления на графических процессорах.
3. Мягкое выравнивание:
* Нормализованные веса: Оценки продукта DOT обычно нормализуются с использованием функции SoftMax, что приводит к набору весов внимания, которые суммируют 1. Эти веса представляют собой мягкое выравнивание между запросом и ключами, что указывает на относительную важность каждого ключа.
Как это работает (упрощенный пример):
1. Ввод: У вас есть последовательность слов (например, «Кошка сидела на мате»).
2. Запрос, ключ и значение: Каждое слово преобразуется в три вектора:запрос (q), ключ (k) и значение (v).
3. точечный продукт Внимание: Вектор запросов умножается (точечный продукт) с каждым ключевым вектором. Это дает счет для каждого ключа.
4. Softmax: Оценки нормализованы с использованием функции SoftMax, создавая веса внимания.
5. взвешенная сумма: Веса внимания используются для объединения векторов значения, создавая контекстный вектор, который включает информацию из соответствующих слов.
Преимущества точечного продукта Внимание:
* эффективность: Умножение матрицы очень оптимизировано.
* Параллелизм: GPU Friendy для больших последовательностей.
* мягкое выравнивание: Позволяет постепенно, взвешенное внимание к различным частям ввода.
Альтернативы:
Хотя внимание точечного продукта является наиболее распространенным, существуют другие механизмы внимания (например, аддитивное внимание, масштабированное внимание точечного продукта), но они часто имеют преимущества или недостатки в зависимости от конкретной задачи или вычислительных ресурсов.
В резюме, операция продукта DOT в трансформаторах необходима для расчета весов внимания, которые измеряют сходство между запросом и ключевыми векторами и помогают сосредоточиться на соответствующих частях входной последовательности.