De la Atención Multi-Cabeza a la Atención Latente: La Evolución de los Mecanismos de Atención
Este artículo explora la evolución de los mecanismos de atención en el procesamiento del lenguaje natural, desde el mecanismo de Atención Multi-Cabeza (MHA) inicial hasta variantes más avanzadas como la Atención Multi-Cabeza Latente (MHLA). El MHA pondera palabras importantes en el contexto calculando vectores de consulta, clave y valor; sin embargo, su complejidad computacional y de memoria crece cuadráticamente con la longitud de la secuencia. Para abordar esto, surgieron enfoques más nuevos como el MHLA, mejorando la velocidad computacional y la escalabilidad sin sacrificar el rendimiento, por ejemplo, utilizando el almacenamiento en caché KV para reducir cálculos redundantes. El artículo explica claramente los conceptos principales, ventajas y limitaciones de estos mecanismos y sus aplicaciones en modelos como BERT, RoBERTa y Deepseek.
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