Você provavelmente está se referindo à
atenção do produto escalar mecanismo usado em transformadores. Não é uma conversão, mas sim uma operação central para calcular pesos de atenção. Veja por que é usado:
1. Medindo similaridade: *
Produto escalar como medida de similaridade: O produto escalar entre dois vetores é uma medida de sua similaridade. No contexto de atenção, queremos saber quão semelhante é um vetor de consulta (representando a posição atual na sequência) com cada vetor chave (representando outras posições).
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Produto escalar mais alto =Mais semelhante: Um produto escalar mais alto indica maior similaridade, o que significa que a consulta está mais "atendendo" a essa chave específica.
2. Eficiente e escalável: *
Multiplicação de matrizes: A operação de produto escalar pode ser implementada de forma eficiente usando multiplicação de matrizes. Isto é particularmente benéfico ao lidar com sequências grandes, pois permite computação paralela em GPUs.
3. Alinhamento suave: *
Pesos Normalizados: As pontuações do produto escalar são normalmente normalizadas usando uma função softmax, resultando em um conjunto de pesos de atenção que somam 1. Esses pesos representam um alinhamento suave entre a consulta e as chaves, indicando a importância relativa de cada chave.
Como funciona (exemplo simplificado): 1.
Entrada: Você tem uma sequência de palavras (por exemplo, “O gato sentou no tapete”).
2.
Consulta, chave e valor: Cada palavra é convertida em três vetores:Consulta (Q), Chave (K) e Valor (V).
3.
Atenção ao produto escalar: O vetor de consulta é multiplicado (produto escalar) por cada vetor chave. Isso produz uma pontuação para cada chave.
4.
Softmax: As pontuações são normalizadas usando uma função softmax, criando pesos de atenção.
5.
Soma ponderada: Os pesos de atenção são usados para combinar os vetores de valor, produzindo um vetor de contexto que incorpora informações de palavras relevantes.
Benefícios da atenção ao produto escalar: *
Eficiência: A multiplicação de matrizes é altamente otimizada.
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Paralelismo: Compatível com GPU para sequências grandes.
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Alinhamento suave: Permite atenção gradual e ponderada a diferentes partes da entrada.
Alternativas: Embora a atenção do produto escalar seja a mais comum, existem outros mecanismos de atenção (por exemplo, atenção aditiva, atenção escalonada do produto escalar), mas eles geralmente têm vantagens ou desvantagens dependendo da tarefa específica ou dos recursos computacionais.
Em resumo, a operação do produto escalar em transformadores é essencial para calcular pesos de atenção, que medem a semelhança entre a consulta e os vetores-chave e ajudam a focar nas partes relevantes da sequência de entrada.
