In Transformer Machine Learning Models: Wie unterscheidet sich die Mehrkopf-Aufmerksamkeit von der normalen Aufmerksamkeit? Beschreiben Sie zunächst die Intuition und dann die mathematische Perspektive.
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In einem Transformer Machine Learning Modell ist die Mehrkopf-Aufmerksamkeit eine Variation des Aufmerksamkeitsmechanismus, der es dem Modell ermöglicht, verschiedene Teile der Eingabesequenz parallel zu behandeln. Intuition: Normale Aufmerksamkeit arbeitet, indem es eine gewichtete Summe der Werte der Eingabesequenz berechnet, wobei die Gewichte durch die Ähnlichkeit zwischen einem Abfragevektor und jedem der Eingabevektoren bestimmt werden. Mehrkopf-Aufmerksamkeit nimmt diese Idee einen Schritt weiter, indem es dem Modell ermöglicht, mehrere Sätze zu berechnen.Aufmerksamkeitsgewichte oder "Kopfe", die sich parallel auf verschiedene Teile der Eingangssequenz konzentrieren. Die Ausgänge jedes Kopfes werden dann linear verkettet und transformiert, um die endgültige Aufmerksamkeitsausgabe zu erzeugen. Durch die gleichzeitige Betreuung mehrerer Teile der Eingangssequenz kann die Mehrkopf-Aufmerksamkeit möglicherweise komplexere Beziehungen zwischen verschiedenen Teilen des Eingangs erfassen. Mathematische Perspektive: Formal, bei einer Reihe von Eingangsvektoren {v_1, v_2, ..., v_n} und einem Abfragevektor q,Die Ausgabe der Mehrkopf-Aufmerksamkeit wird wie folgt berechnet: 1. Zunächst werden die Eingabevektoren linear in einen Satz von Schlüsselvektoren K = {k_1, k_2, ..., k_n} und einen Satz von Wertvektoren V = {v_1, v_2, ..., v_n} mit gelernten Gewichtsmatrices W_k und W_v: K_i = W_k * v_i V_i = W_v * v_i 2. Der Abfragevektor q wird auch mit einer gelernten Gewichtsmatrix W_q: Q = W_q * q 3 transformiert.Für jeden der h Aufmerksamkeits-"Kopfe" werden der Abfragevektor Q und die Schlüsselvektoren K verwendet, um eine Reihe von Aufmerksamkeitsgewichten zu berechnen.a^h = {a^h_1, a^h_2, ..., a^h_n}: a^h_i = softmax(((Q * K_i^T) / sqrt(d_k)), wobei d_k die Dimensionalität der Schlüsselvektoren ist, und die Softmax-Funktion sorgt dafür, dass die Aufmerksamkeitsgewichte auf 1 summieren. 4. Jeder Aufmerksamkeitskopf erzeugt eine gewichtete Summe der Wertevektoren V unter Verwendung der Aufmerksamkeitsgewichte a^h: h^h = sum(a^h_i * V_i) 5. Die Ausgänge aller Aufmerksamkeitsköpfe werden in einen einzigen Vektor h^c verkettet und mit Hilfe einer erlernten Gewichtsmatrix W_o linear transformiert, um die endgültige Aufmerksamkeit zu erzeugen.Ausgabe: h = W_o * h^c Durch die parallele Berechnung mehrerer Aufmerksamkeitsgewichte ermöglicht die Mehrkopf-Aufmerksamkeit dem Modell, verschiedene Teile der Eingabesequenz mit unterschiedlichen Prioritäten zu behandeln und möglicherweise komplexere Beziehungen zwischen verschiedenen Teilen der Eingabe zu erfassen.
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Wie unterscheidet sich die Umsetzung der Aufmerksamkeit bei der Verwendung in Vision-Transformatoren und in Sprachtransformatoren?
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Die Implementierung von Aufmerksamkeit in Vision Transformatoren und Sprachtransformatoren ist aufgrund der Art der Eingabedaten und der Struktur der Modelle. In Sprache Transformatoren, die Eingabedaten besteht aus Sequenzen von Token, wie Wörter oder Subwords, die durch das Modell eins nach dem anderen verarbeitet werden. Der Aufmerksamkeitsmechanismus in Sprache Transformatoren ist so konzipiert, um verschiedene Teile der Eingabesequenz zu beachten, um sinnvolle Beziehungen zwischen den Token zu extrahieren. Die Eingabesequenz wird typischerweise in mehrere Segmente oder "Kopfe" unterteilt, und jeder Kopf berechnet eine Reihe von Aufmerksamkeit Gewichte auf der Grundlage der Beziehungen zwischen den Token in diesem Segment. Die Ausgänge der verschiedenen Köpfe werden dann konkateniert und linear transformiert, um die endgültige Aufmerksamkeit Ausgang. In Vision Transformatoren, die Eingabedaten bestehen aus Bildern als Sequenz von 2D Patches dargestellt, die abgeflachten und verarbeitet werden durch das Modell. Der Aufmerksamkeitsmechanismus in Vision Transformatoren ist so konzipiert, um verschiedene Teile des Bildes zu kümmern, um die Sprache zu extrahieren, wie die Aufgabe an die Objekterkennung oder Bild-Klassung. Im Gegensatz zu einem Sprachtransformator verwendet, um die Aufmerksamkeits-Mechaniken verwendet, die Aufmerksamkeits-Mechaniken, die Aufmerksamkeit-Mechaniken, die Aufmerksamkeit-Mechaniken verwenden, um unterschiedlichen-Mechaniken-Mechanometer.
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