Teknologian jakaminen

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Vaihda tavallisesta huomiosta usean pään huomioimiseen (Multi-Head Attention), yleensäSe ei aiheuta parametrien kokonaismäärän nousuun. . Päinvastoin, tietyissä toteutuksissa ja konfiguraatioissa parametrien lukumäärän lisäys voi olla suhteellisen hallittavissa, ja jopa joissakin tapauksissa parametrien lukumäärän tehokas hallinta voidaan saavuttaa optimoinnin avulla.

Parametrinen analyysi

1. Peruskoostumus：
   • tavallinen huomio: Koostuu tyypillisesti joukosta lineaarisia muunnosmatriiseja kyselyjen (Q), avaimien (K) ja arvojen (V) laskemista varten sekä matriisista tulosmuunnoksia varten.
   • nouseva huomio: Sitten tuleeSyöttöominaisuudet on jaettu Useita "päitä", jokainen pää laskee itsenäisesti oman kyselynsä, avaimensa ja arvonsa ja saa tulosteen oman huomiomekanisminsa kautta. Lopuksi kaikkien päiden lähdöt ketjutetaan ja niille suoritetaan ylimääräinen lineaarinen muunnos lopullisen lähdön saamiseksi.
2. Parametrien määrä muuttuu：
   • Monen pään huomioinnissa jokaisella päällä on omat kysely-, avain- ja arvomuunnosmatriisinsa (W_q, W_k, W_v) ja lineaarinen muunnosmatriisi (W_o) lopulliselle ulostulolle. On kuitenkin tärkeää huomata seVaikka päiden määrä kasvaa, kunkin pään käyttämien parametrien määrää (eli kunkin lineaarisen muunnosmatriisin mitat) säädetään yleensä vastaavasti,pitääksesi yleiset parametrit hallittavissa.
   • Esimerkiksi josKyselyn, avaimen ja arvon muunnosmatriisin ulottuvuus alkuperäisessä yhden pään huomiossa on d_model, niin monen pään huomioinnissa, jos päiden lukumäärä on h, kunkin pään kyselyn, avaimen ja arvon muunnosmatriisin mitat voivat ollaSäädä arvoon d_model/h (Tai lähellä lukua riippuen siitä, pitääkö koko mittasuhteiden yhtenäisyys säilyttää). Samalla myös lopullisen lineaarisen muunnosmatriisin W_o mittoja säädetään tarpeen mukaan.
3. Rinnakkaislaskennan edut：
   • Monen pään huomiomekanismin suuri etu on sen kyky käsitellä useita päitä rinnakkain, mikä auttaa nopeuttamaan laskennallista prosessia. Vaikka pinnalla päiden lukumäärän lisääminen näyttää lisäävän laskennan monimutkaisuutta, itse asiassa kokonaislaskentatehokkuutta voidaan parantaa rinnakkaisuuden lisääntymisen ansiosta.

tiivistettynä

Siksi, kun tavallisesta huomiosta siirrytään usean pään huomioimiseen, vaikka parametreja todellakin otetaan käyttöön (pääasiassa kunkin pään oma kysely, avain- ja arvomuunnosmatriisi), parametrien lukumäärän kasvu ei välttämättä kasva dramaattisesti. Säätämällä järkevästi kunkin pään parametrien mittoja ja lopullisen lineaarisen muunnosmatriisin mittoja, parametrien kokonaismäärä voidaan pitää hallittavissa. Samalla usean pään huomiomekanismin tuomat rinnakkaislaskennan edut auttavat myös parantamaan laskentatehoa.