В сферата на съвременната обработка на естествен език и задълбочено обучение, архитектурата на Transformer се очертава като революционна сила, захранваща широк набор от приложения от машинен превод до генериране на текст. В сърцето на Transformer лежи механизмът за внимание с множество глави, усъвършенстван компонент, който позволява на модела да улавя сложни взаимоотношения в рамките на последователности. Един важен, но често пренебрегван аспект на многостранното внимание е нормализационната константа. В тази публикация в блога, като доставчик на технологии, свързани с Transformer, ще се задълбоча във функцията на нормализационната константа при вниманието с много глави и нейното значение за цялостното представяне на модела.
Разбиране на многоглавото внимание
Преди да проучим ролята на нормализационната константа, нека накратко обобщим механизма за внимание с много глави. Вниманието с много глави позволява на модела да обръща внимание на различни части от входната последователност от множество гледни точки едновременно. Състои се от няколко паралелни глави за внимание, всяка от които изчислява собственото си разпределение на вниманието върху входната последователност.
Основната формула за мащабирано точково внимание към продукта, което е в основата на многостранното внимание, е следната:
[Внимание (Q, K, V) = softmax\left(\frac{QK^{T}}{\sqrt{d_{k}}}\right)V]
където (Q) е матрицата на заявката, (K) е матрицата на ключа, (V) е матрицата на стойността и (d_{k}) е измерението на ключовете. След това вниманието с множество глави агрегира резултатите от множество такива глави на вниманието.
Ролята на нормализационната константа (\sqrt{d_{k}})
Константата за нормализиране (\sqrt{d_{k}}) във формулата за мащабирана точка - внимание на продукта играе жизненоважна роля за стабилността и ефективността на механизма за внимание.
Предотвратяване на големи точки - стойности на продукта
Тъй като размерът (d_{k}) на ключовете се увеличава, големината на точковите продукти (QK^{T}) също има тенденция да нараства. Без константата за нормализиране, точковите произведения могат да станат много големи, причинявайки функцията softmax да бъде изтласкана в региони, където нейните градиенти са изключително малки. Това явление, известно като „проблем с изчезващия градиент“, може да затрудни модела да се учи ефективно по време на обучение.
За да илюстрирате това, разгледайте функцията softmax (softmax(x_{i})=\frac{e^{x_{i}}}{\sum_{j = 1}^{n}e^{x_{j}}}). Когато входните стойности (x_{i}) са много големи, експоненциалната функция (e^{x_{i}}) нараства експоненциално и разликата между най-голямата и най-малката стойност във входа на softmax става изключително голяма. В резултат на това изходът на softmax ще бъде доминиран от няколко големи стойности и градиентите на функцията softmax по отношение на нейните входове ще бъдат близки до нула.
Чрез разделянето на точковите произведения (QK^{T}) на (\sqrt{d_{k}}), ние намаляваме стойностите, като гарантираме, че те остават в по-разумен диапазон. Това помага да се предотврати насищането на функцията softmax и позволява на модела да се учи по-ефективно.
Балансиране на приноса на различни измерения
Друга важна функция на нормализационната константа е да балансира приноса на различните измерения в изчисляването на точковия продукт. В пространства с големи размери различните измерения могат да имат различни мащаби и някои измерения могат да допринесат повече за точковия продукт от други. Константата за нормализиране (\sqrt{d_{k}}) помага за смекчаване на този проблем чрез нормализиране на общата величина на точковия продукт, като гарантира, че всяко измерение има по-балансирано влияние върху разпределението на вниманието.
Въздействие върху производителността на модела
Използването на нормализационната константа оказва значително влияние върху производителността на трансформаторния модел.
Подобрена стабилност при тренировка
Както бе споменато по-рано, нормализационната константа помага да се предотврати проблемът с изчезващия градиент, който е от решаващо значение за стабилността на тренировъчния процес. Без него моделът може да не успее да се сближи или може да се сближи много бавно, което затруднява обучението на широкомащабни трансформаторни модели.
Подобрено генерализиране
Чрез балансиране на приноса на различни измерения и предотвратяване на насищане на функцията softmax, константата за нормализиране позволява на модела да научи по-разнообразни и смислени модели на внимание. Това от своя страна подобрява способността на модела да обобщава към невидими данни, което го прави по-стабилен и ефективен в приложения в реалния свят.
Реални приложения и нашите предложения
В реалния свят моделите Transformer се използват в голямо разнообразие от приложения, като обработка на естествен език, компютърно зрение и разпознаване на реч. Като доставчик на технологии, свързани с трансформатори, ние предлагаме набор от висококачествени продукти, за да отговорим на разнообразните нужди на нашите клиенти.
Например, ние предоставямеПотопен в масло трансформатор с ниски загуби, които са проектирани да минимизират загубите на енергия и да осигурят надеждна работа. Нашите400 KVA сух трансформаторса подходящи за приложения, където безопасността и екологичността са от първостепенно значение. И нашите167 KVA Трансформатор за телефонен стълбса специално проектирани за използване в телекомуникационна инфраструктура.
Свържете се с нас за покупка и консултация
Ако се интересувате от нашите продукти или имате някакви въпроси относно архитектурата на Transformer и многостранното внимание, препоръчваме ви да се свържете с нас за покупка и консултация. Нашият екип от експерти е готов да ви предостави подробна информация и подкрепа, за да ви помогне да вземете най-доброто решение за вашите нужди.
Референции
- Vaswani, A., Shazer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, An, ... & Polosukhin, I. (2017). Вниманието е всичко, от което се нуждаете. В Напредък в системите за обработка на невронна информация (PP. 5998 - 6008).