Вопрос или проблема
Я пытался понять архитектуру трансформера из работы “Всё, что вам нужно — это внимание”. Работа показывает следующую архитектуру трансформера:
Как $K$ и $V$ извлекаются из выходных данных кодировщика размерности $512$ (которые затем подаются на второй многоголовый механизм внимания в декодере)?
Ничего извлекать не нужно. Выходные данные кодировщика (последовательность векторов переменной длины размерности $d$) напрямую подаются в многоголовый механизм внимания декодера, выполняя роль как ключа, так и значения.
Ответ или решение
Вопрос о том, как извлекаются ключи ((K)) и значения ((V)) из выходных данных энкодера в архитектуре трансформера, важен для понимания работы многоглавого внимания. Уточним, что в соответствии с оригинальной статьей "Attention is All You Need", выход энкодера действительно напрямую используется в декодере для реализации механизма внимания.
Основные аспекты:
-
Выход энкодера: После обработки входной последовательности, состоящей из токенов, энкодер производит выход — последовательность векторов фиксированной размерности (d) (например, (512)). Каждый вектор в этой последовательности соответствует определенному токену входного текста и содержит его контекстуальное представление.
-
Роль (K) и (V): В контексте декодера, выход энкодера подается на многоглавое внимание, где он служит как для ключей ((K)), так и для значений ((V)). Это означает, что выходы предыдущих слоев энкодера (мотивация для декодера) не требуют дополнительного извлечения или преобразования, а могут быть использованы в их сыром виде.
-
Процесс attention: В механизме внимания декодер использует текущие входы — например, закодированное состояние ранее сгенерированного токена — для вычисления сходства с ключами ((K)). Это происходит с помощью скалярного произведения между состоянием и ключами, которое затем нормализуется через софтмакс, формируя веса внимания. Эти веса применяются к значениям ((V)), позволяя декодеру сосредоточиться на наиболее релевантных частях входных данных.
-
Многоголовое внимание: Как основная часть архитектуры, многоглавое внимание основано на параллельной обработке информации, что позволяет модели захватывать различные контексты и связи. Каждая «голова» внимания обрабатывает данные независимо, а затем результаты объединяются для формирования комплексного представления, благодаря чему декодер может учитывать множество аспектов входной информации одновременно.
Заключение
При помощи механизма внимания входные данные из энкодера активно дополняют и обогащают декодер, что позволяет трансформеру обрабатывать долгосрочные зависимости и контекстуальные связи между токенами. Это делает архитектуру трансформера чрезвычайно мощной для задач, связанных с обработкой естественного языка, таких как машинный перевод и генерация текста.