بناء نموذج لغة كبير من الصفر: كشف لغز الانتباه

تتناول هذه المشاركة آلية الانتباه الذاتي في نماذج اللغة الكبيرة. يحلل الكاتب آلية الانتباه متعدد الرؤوس وآليات الطبقات، موضحًا كيف أن عمليات ضرب المصفوفات البسيطة ظاهريًا تحقق وظائف معقدة. الفكرة الأساسية هي أن رؤوس الانتباه الفردية بسيطة، ولكن من خلال الانتباه متعدد الرؤوس والطبقات، يتم بناء تمثيلات معقدة وغنية. هذا مشابه لكيفية استخراج الشبكات العصبية التلافيفية للميزات طبقة تلو طبقة، مما يحقق في النهاية فهمًا عميقًا لتسلسل المدخلات. بالإضافة إلى ذلك، تشرح المشاركة كيف تحل آليات الانتباه مشكلة عنق الزجاجة ذات الطول الثابت المتأصلة في نماذج RNN، وتستخدم أمثلة لتوضيح أدوار مساحات الاستعلام والمفتاح والقيمة في آلية الانتباه.