Perché viene utilizzata la conversione del punto nel trasformatore?
1. Misurazione della somiglianza:
* Prodotto scalare come misura di somiglianza: Il prodotto scalare tra due vettori è una misura della loro somiglianza. Nel contesto dell'attenzione, vogliamo sapere quanto è simile un vettore di query (che rappresenta la posizione corrente nella sequenza) a ciascun vettore chiave (che rappresenta altre posizioni).
* Prodotto punto più alto =Più simile: Un prodotto scalare più alto indica una maggiore somiglianza, il che significa che la query è più "partecipante" a quella particolare chiave.
2. Efficiente e scalabile:
* Moltiplicazione di matrici: L'operazione del prodotto scalare può essere implementata in modo efficiente utilizzando la moltiplicazione di matrici. Ciò è particolarmente vantaggioso quando si ha a che fare con sequenze di grandi dimensioni, poiché consente il calcolo parallelo sulle GPU.
3. Allineamento morbido:
* Pesi normalizzati: I punteggi del prodotto scalare vengono in genere normalizzati utilizzando una funzione softmax, risultando in una serie di pesi di attenzione la cui somma è 1. Questi pesi rappresentano un allineamento morbido tra la query e le chiavi, indicando l'importanza relativa di ciascuna chiave.
Come funziona (esempio semplificato):
1. Inserimento: Hai una sequenza di parole (ad esempio, "Il gatto si sedette sul tappeto").
2. Query, chiave e valore: Ogni parola viene convertita in tre vettori:Query (Q), Chiave (K) e Valore (V).
3. Attenzione al prodotto punto: Il vettore di query viene moltiplicato (prodotto scalare) per ciascun vettore chiave. Questo produce un punteggio per ogni chiave.
4. Softmax: I punteggi vengono normalizzati utilizzando una funzione softmax, creando pesi di attenzione.
5. Somma ponderata: I pesi dell'attenzione vengono utilizzati per combinare i vettori dei valori, producendo un vettore di contesto che incorpora informazioni provenienti da parole rilevanti.
Vantaggi dell'attenzione del prodotto Dot:
* Efficienza: La moltiplicazione della matrice è altamente ottimizzata.
* Parallelismo: Compatibile con GPU per sequenze di grandi dimensioni.
* Allineamento morbido: Consente un'attenzione graduale e ponderata alle diverse parti dell'input.
Alternative:
Sebbene l'attenzione al prodotto scalare sia la più comune, esistono altri meccanismi di attenzione (ad esempio, attenzione additiva, attenzione al prodotto scalare), ma spesso presentano vantaggi o svantaggi a seconda del compito specifico o delle risorse computazionali.
In sintesi, l'operazione del prodotto scalare nei trasformatori è essenziale per calcolare i pesi dell'attenzione, che misurano la somiglianza tra query e vettori chiave e aiutano a concentrarsi su parti rilevanti della sequenza di input.