Огромным препятствием для языковых моделей является ситуация, когда слово может использоваться в двух разных контекстах. Когда возникает эта проблема, модели необходимо использовать контекст предложения, чтобы расшифровать, какое значение слова использовать. Для этого студенты LLM используют механизм внимания, который является темой этой главы. Короче говоря, встраивание слов — это способ связать слова со списками чисел (векторами) таким образом, чтобы похожие слова ассоциировались с..

Краткий обзор механизма внимания для нейронных моделей машинного перевода. Наш мозг не запрограммирован на обработку большого количества информации одновременно. Однако мы умеем сосредотачиваться на той части информации, которую нам дают, чтобы понять ее смысл. Когда вас просят перевести предложение с одного языка на другой, вы обрабатываете предложение, подбирая отдельные слова по ходу дела, соединяя их во фразы, а затем мысленно назначая соответствующие слова/фразы на целевом языке..

Современные приложения В последние годы механизмы внимания стали критически важными для обработки естественного языка (NLP) и компьютерного зрения (CV). Это позволяет машинам выборочно сосредотачиваться на частях входных данных, наиболее важных для задачи. Механизм внимания широко использовался в преобразователях, типе архитектуры нейронной сети, который стал современным для многих задач НЛП, таких как языковой перевод, ответы на вопросы и анализ настроений. В преобразователях..