Construindo um LLM do Zero: Desvendando o Mistério da Atenção
Esta postagem mergulha no funcionamento interno do mecanismo de autoatenção em grandes modelos de linguagem. O autor analisa a atenção multi-cabeça e os mecanismos em camadas, explicando como multiplicações de matrizes aparentemente simples alcançam funcionalidades complexas. A ideia central é que cabeças de atenção individuais são simples, mas por meio da atenção multi-cabeça e camadas, são construídas representações complexas e ricas. Isso é análogo à forma como as redes neurais convolucionais extraem recursos camada por camada, alcançando, em última análise, uma compreensão profunda da sequência de entrada. Além disso, a postagem explica como os mecanismos de atenção resolvem o problema inerente de gargalo de comprimento fixo dos modelos RNN e usa exemplos para ilustrar os papéis dos espaços de consulta, chave e valor no mecanismo de atenção.