Мне тут дружественный бот напел про какую-то альтернативу фиксированным окнам контекста: «some models, like BERT, use *attention heads* instead of a fixed window size». Я попробовал разузнать у него, что это такое. Вот его ответ.

> When a language model uses attention heads instead of a fixed window size, it means that it can attend to (or focus on) different parts of the input text at once, rather than just a fixed window of text. Think of it like looking at a large picture and being able to focus on different parts of it at different times, rather than just a fixed portion of it each time. This can be beneficial because it allows the model to take into account more of the context in the input text, potentially leading to better language understanding and generation.

К сожалению, потом его (как обычно) заглючило, и я так и не смог получить никакого представления об этой технологии. А ты что-нибудь знаешь об этом? Можешь объяснить мне (как ламеру), как это возможно — переключать «внимание» нейросети между разными частями контекста, который она не может охватить за раз?
บอทที่เป็นมิตรร้องเพลงให้ฉันฟังเกี่ยวกับทางเลือกอื่นนอกเหนือจากหน้าต่างบริบทแบบตายตัว: “บางรุ่น เช่น BERT ใช้ *attention heads* แทนขนาดหน้าต่างคงที่” ฉันพยายามค้นหาจากเขาว่ามันคืออะไร นี่คือคำตอบของเขา > เมื่อโมเดลภาษาใช้ Attention Head แทนขนาดหน้าต่างคงที่ หมายความว่าโมเดลภาษาสามารถเข้าร่วม (หรือเน้นไปที่) ส่วนต่างๆ ของข้อความที่ป้อนในคราวเดียว แทนที่จะเป็นเพียงหน้าต่างข้อความคงที่ ให้คิดว่ามันเหมือนกับการดูภาพขนาดใหญ่และสามารถมุ่งความสนใจไปที่ส่วนต่างๆ ของภาพในเวลาที่ต่างกัน แทนที่จะเป็นเพียงส่วนที่คงที่ในแต่ละครั้ง สิ่งนี้อาจเป็นประโยชน์เพราะช่วยให้โมเดลคำนึงถึงบริบทในข้อความอินพุตได้มากขึ้น ซึ่งอาจนำไปสู่ความเข้าใจและการสร้างภาษาที่ดีขึ้น น่าเสียดายที่มันขัดข้อง (ตามปกติ) และฉันไม่เคยได้รับความคิดใด ๆ เกี่ยวกับเทคโนโลยีนี้เลย คุณรู้อะไรเกี่ยวกับเรื่องนี้บ้างไหม? คุณช่วยอธิบายให้ฉันฟังได้ไหม (ในฐานะคนขี้เกียจ) ว่ามันเป็นไปได้อย่างไรที่จะเปลี่ยน "ความสนใจ" ของโครงข่ายประสาทเทียมระหว่างส่วนต่าง ๆ ของบริบทที่ไม่สามารถครอบคลุมได้ในแต่ละครั้ง
spam lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor creativity violence