Miért használják a DOT konverzióját a transzformátorban?

Valószínűleg a dot-termék figyelmére utalsz A transzformátorokban alkalmazott mechanizmus. Ez nem egy átalakítás, hanem inkább a figyelem súlyának kiszámításához szükséges alapvető művelet. Ezért használják:

1. A hasonlóság mérése:

* DOT termék hasonlósági intézkedésként: A két vektor közötti DOT -termék hasonlóságuk mérőszáma. A figyelem összefüggésében szeretnénk tudni, hogy hasonló a lekérdezés -vektor (amely a szekvencia aktuális helyzetét ábrázolja) az egyes kulcsvektorokhoz (más pozíciókat ábrázoló).

* Magasabb ponttermék =hasonlóbb: Egy magasabb ponttermék nagyobb hasonlóságot jelez, azaz a lekérdezés inkább az adott kulcs "részvételével jár".

2. Hatékony és méretezhető:

* Mátrix szorzás: A DOT termék működése hatékonyan megvalósítható a mátrix szorzással. Ez különösen hasznos, ha nagy szekvenciákkal foglalkozik, mivel lehetővé teszi a párhuzamos számításokat a GPU -kon.

3. Puha igazítás:

* Normalizált súlyok: A DOT termék pontszámait általában egy softMAX függvény alkalmazásával normalizálják, ami olyan figyelemsúlyt eredményez, amely 1 -ig. Ezek a súlyok lágy igazítást jelentenek a lekérdezés és a kulcsok között, jelezve az egyes kulcsok relatív fontosságát.

Hogyan működik (egyszerűsített példa):

1. bemenet: Van egy szavak sorozata (például:"A macska ült a szőnyegen").

2. lekérdezés, kulcs és érték: Minden szót három vektorra konvertálunk:lekérdezés (Q), kulcs (K) és érték (V).

3. DOT termék figyelem: A lekérdezés vektorát megszorozzuk (DOT termék) az egyes kulcsvektorokkal. Ez az egyes kulcsok pontszámát eredményezi.

4. SoftMax: A pontszámokat egy softmax függvény alkalmazásával normalizáljuk, figyelembe véve a figyelem súlyát.

5. Súlyozott összeg: A figyelem súlyát az értékvektorok kombinálására használják, és olyan kontextusvektorot hoznak létre, amely magában foglalja a releváns szavakból származó információkat.

A ponttermék előnyeinek előnyei:

* hatékonyság: A mátrix szorzása nagyon optimalizált.

* Párhuzamosság: GPU-barát nagy szekvenciákhoz.

* Puha igazítás: Lehetővé teszi a fokozatos, súlyozott figyelmet a bemenet különböző részeire.

alternatívák:

Noha a ponttermék figyelme a leggyakoribb, más figyelem-mechanizmusok léteznek (például additív figyelmet, méretezett ponttermék figyelmet), de gyakran vannak előnyei vagy hátrányai, az adott feladattól vagy számítási erőforrásoktól függően.

Összefoglalva:a Transformers DOT termék működése elengedhetetlen a figyelem súlyának kiszámításához, amelyek megmérik a lekérdezés és a kulcsvektorok hasonlóságát, és segítenek a bemeneti sorrend releváns részeire összpontosítani.