Механика внимания: Transformer. Часть 4
Автор: Yersham
Загружено: 2026-01-19
Просмотров: 11
• How Attention Mechanism Works in Transform...
Этот материал подробно описывает механизм самовнимания, который является фундаментом архитектуры Transformer и современных больших языковых моделей. Автор объясняет, как статические эмбеддинги преобразуются в контекстуальные векторы с помощью векторов запроса (query), ключа (key) и значения (value). Текст освещает важные этапы процесса, включая нормирование scores и использование функции softmax для определения весов внимания между токенами. Кроме того, рассматриваются концепции многоголового внимания для захвата различных аспектов данных и причинного (causal) самовнимания, предотвращающего заглядывание модели в будущее. В завершение описывается полная структура модели gpt2, где чередуются слои внимания, нормализации и полносвязные нейронные сети для предсказания следующих слов.
Доступные форматы для скачивания:
Скачать видео mp4
-
Информация по загрузке:
