Pourquoi utilise-t-on la conversion de points dans le transformateur ?

Vous faites probablement référence à l'attention aux produits scalaires mécanisme utilisé dans les transformateurs. Il ne s'agit pas d'une conversion, mais plutôt d'une opération essentielle pour calculer les poids d'attention. Voici pourquoi il est utilisé :

1. Mesurer la similarité :

* Produit scalaire comme mesure de similarité : Le produit scalaire entre deux vecteurs est une mesure de leur similarité. Dans le contexte de l'attention, nous voulons savoir dans quelle mesure un vecteur de requête (représentant la position actuelle dans la séquence) est similaire à chaque vecteur clé (représentant d'autres positions).

* Produit scalaire plus élevé =Plus similaire : Un produit scalaire plus élevé indique une plus grande similarité, ce qui signifie que la requête « s'occupe » davantage de cette clé particulière.

2. Efficace et évolutif :

* Multiplication matricielle : L'opération de produit scalaire peut être mise en œuvre efficacement à l'aide de la multiplication matricielle. Ceci est particulièrement avantageux lorsqu’il s’agit de séquences volumineuses, car cela permet des calculs parallèles sur des GPU.

3. Alignement doux :

* Poids normalisés : Les scores des produits scalaires sont généralement normalisés à l'aide d'une fonction softmax, ce qui donne un ensemble de poids d'attention dont la somme est égale à 1. Ces poids représentent un alignement progressif entre la requête et les clés, indiquant l'importance relative de chaque clé.

Comment ça marche (exemple simplifié) :

1. Saisie : Vous disposez d'une séquence de mots (par exemple, "Le chat était assis sur le tapis").

2. Requête, clé et valeur : Chaque mot est converti en trois vecteurs :requête (Q), clé (K) et valeur (V).

3. Attention aux produits ponctuels : Le vecteur de requête est multiplié (produit scalaire) avec chaque vecteur clé. Cela produit une partition pour chaque touche.

4. Softmax : Les scores sont normalisés à l'aide d'une fonction softmax, créant des pondérations d'attention.

5. Somme pondérée : Les poids d'attention sont utilisés pour combiner les vecteurs de valeur, produisant un vecteur de contexte qui intègre les informations provenant de mots pertinents.

Avantages de l'attention aux produits scalaires :

* Efficacité : La multiplication matricielle est hautement optimisée.

* Parallélisme : Compatible GPU pour les grandes séquences.

* Alignement doux : Permet une attention progressive et pondérée sur différentes parties de la contribution.

Alternatives :

Bien que l'attention sur les produits scalaires soit la plus courante, d'autres mécanismes d'attention existent (par exemple, l'attention additive, l'attention sur les produits scalaires à l'échelle), mais ils présentent souvent des avantages ou des inconvénients en fonction de la tâche spécifique ou des ressources informatiques.

En résumé, le fonctionnement du produit scalaire dans les transformateurs est essentiel pour calculer les poids d'attention, qui mesurent la similarité entre la requête et les vecteurs clés et aident à se concentrer sur les parties pertinentes de la séquence d'entrée.