視覚変圧器や言語変圧器で使用すると、注意の実装はどのように異なりますか？
視覚変圧器と言語変圧器における注意の実装は、主に注意メカニズムが適用される入力のタイプが異なります。

言語変圧器では、通常、文またはドキュメントを表す一連の単語埋め込みに注意が払われます。クエリベクトルは、シーケンス内の現在の位置から導出され、キーと値ベクトルはシーケンス内のすべての位置から導出されます。注意メカニズムにより、モデルは入力シーケンスのさまざまな部分に注意を払うことができ、機械翻訳や言語モデリングなどのタスクに特に効果的であることが示されています。

対照的に、視覚変圧器では、通常、画像を表すパッチのグリッドに注意が適用されます。クエリベクトルは各パッチから導出され、キーと値ベクトルはグリッド内のすべてのパッチから派生します。注意メカニズムにより、モデルは画像のさまざまな領域に注意を払うことができ、画像分類やオブジェクト検出などのタスクに効果的であることが示されています。

視覚変圧器における注意の実装の重要な違いの1つは、位置埋め込みの使用です。これは、グリッド内のパッチ間の空間的関係に関する情報をモデルに提供します。これらの位置埋め込みは、通常、注意メカニズムに供給される前にパッチ埋め込みに追加され、モデルがコンテンツとパッチの位置の両方に注意することができます。

全体として、注意の基本的なアイデアはビジョントランスと言語変圧器の両方で同じですが、特定の実装の詳細は、入力データの性質と手元のタスクに基づいて異なります。