Zašto se koristi pretvorba točka u transformatoru?

Vjerojatno mislite na dot-product pozornost mehanizam koji se koristi u transformatorima. To nije pretvorba, već temeljna operacija za izračun težine pažnje. Evo zašto se koristi:

1. Mjerenje sličnosti:

* Točkasti proizvod kao mjera sličnosti: Točkasti umnožak između dva vektora je mjera njihove sličnosti. U kontekstu pažnje, želimo znati koliko je vektor upita (koji predstavlja trenutnu poziciju u nizu) sličan svakom ključnom vektoru (koji predstavlja druge pozicije).

* Produkt s većim točkama =Sličnije: Veći točkasti umnožak ukazuje na veću sličnost, što znači da upit više "pridaje pozornost" tom ključu.

2. Učinkovito i skalabilno:

* Množenje matrica: Operacija točkastog produkta može se učinkovito implementirati korištenjem matričnog množenja. To je osobito korisno kada se radi o velikim sekvencama, jer omogućuje paralelno izračunavanje na GPU-u.

3. Meko poravnanje:

* Normalizirane težine: Rezultati točkastog proizvoda obično se normaliziraju korištenjem funkcije softmax, što rezultira skupom pondera pozornosti čiji je zbroj 1. Ovi ponderi predstavljaju meko poravnanje između upita i ključeva, pokazujući relativnu važnost svakog ključa.

Kako to radi (pojednostavljeni primjer):

1. Unos: Imate niz riječi (npr. "Mačka je sjedila na prostirci").

2. Upit, ključ i vrijednost: Svaka se riječ pretvara u tri vektora:upit (Q), ključ (K) i vrijednost (V).

3. Pozornost na proizvod: Vektor upita se množi (umnožak) sa svakim ključnim vektorom. Ovo proizvodi rezultat za svaki ključ.

4. Softmax: Rezultati se normaliziraju pomoću funkcije softmax, stvarajući pondere pažnje.

5. Ponderirani zbroj: Ponderi pozornosti koriste se za kombiniranje vektora vrijednosti, stvarajući vektor konteksta koji uključuje informacije iz relevantnih riječi.

Prednosti Dot-Product Attention:

* Učinkovitost: Množenje matrice je visoko optimizirano.

* Paralelizam: Pogodan za GPU za velike sekvence.

* Meko poravnanje: Omogućuje postupno, ponderirano obraćanje pažnje na različite dijelove unosa.

Alternative:

Dok je pažnja točkastim proizvodom najčešća, postoje i drugi mehanizmi pažnje (npr. aditivna pažnja, skalirana pažnja točkastog produkta), ali oni često imaju prednosti ili nedostatke ovisno o specifičnom zadatku ili računalnim resursima.

Ukratko, operacija točkastog umnoška u transformatorima ključna je za izračun težine pažnje, koja mjeri sličnost između upita i ključnih vektora i pomaže u fokusiranju na relevantne dijelove ulazne sekvence.