Ein LLM von Grund auf bauen: Das Geheimnis der Aufmerksamkeit lüften

Dieser Beitrag taucht tief in die Funktionsweise des Selbstaufmerksamkeitsmechanismus in großen Sprachmodellen ein. Der Autor analysiert die Multi-Head-Aufmerksamkeit und die Schichtmechanismen und erklärt, wie scheinbar einfache Matrixmultiplikationen komplexe Funktionalitäten erreichen. Die Kernaussage ist: Einzelne Aufmerksamkeitsköpfe sind einfach, aber durch Multi-Head-Aufmerksamkeit und Schichtbildung werden komplexe und reiche Repräsentationen aufgebaut. Dies ist analog dazu, wie Convolutional Neural Networks (CNNs) Schicht für Schicht Merkmale extrahieren und letztendlich ein tiefes Verständnis der Eingabesequenz erreichen. Darüber hinaus erklärt der Beitrag, wie Aufmerksamkeitsmechanismen den inhärenten Engpass fester Länge von RNN-Modellen lösen, und verwendet Beispiele, um die Rollen von Query-, Key- und Value-Räumen im Aufmerksamkeitsmechanismus zu veranschaulichen.