Construyendo un LLM desde cero: Desentrañando el misterio de la atención

Esta publicación profundiza en el funcionamiento interno del mecanismo de autoatención en los grandes modelos de lenguaje. El autor analiza la atención multi-cabeza y los mecanismos en capas, explicando cómo las multiplicaciones de matrices aparentemente simples logran funcionalidades complejas. La idea principal es que las cabezas de atención individuales son simples, pero a través de la atención multi-cabeza y las capas, se construyen representaciones complejas y ricas. Esto es análogo a cómo las redes neuronales convolucionales extraen características capa por capa, logrando en última instancia una comprensión profunda de la secuencia de entrada. Además, la publicación explica cómo los mecanismos de atención resuelven el problema inherente de cuello de botella de longitud fija de los modelos RNN y utiliza ejemplos para ilustrar los roles de los espacios de consulta, clave y valor en el mecanismo de atención.