Tìm hiểu về Attention trong Transformers là gì?

Cơ chế attention là ý tưởng chủ đạo và mới mẻ giúp các mô hình transformer mạnh mẽ. Attention giúp mô hình biểu diễn các mối quan hệ ngữ nghĩa trong các chuỗi dữ liệu, đồng thời cho phép xử lý song song. Attention tương tự như hidden states trong RNNs, nhưng cho phép xử lý song song. Attention giúp mô hình hiểu được ngữ cảnh và mối quan hệ giữa các từ trong câu. Quá trình attention bao gồm self attention cho mỗi token, trong đó các điểm khóa của các token khác được sử dụng để tính điểm attention cho token đang xét. Multi-head attention được sử dụng để mô hình hóa nhiều đặc trưng hoặc ngữ cảnh khác nhau của câu và các token trong đó.

Attention trong Transformers là gì?

• Cơ chế attention là ý tưởng chủ đạo và mới mẻ giúp các mô hình transformer mạnh mẽ.
• Attention giúp mô hình biểu diễn các mối quan hệ ngữ nghĩa trong các chuỗi dữ liệu, đồng thời cho phép xử lý song song.
• Attention tương tự như hidden states trong RNNs, nhưng cho phép xử lý song song.
• Attention giúp mô hình hiểu được ngữ cảnh và mối quan hệ giữa các từ trong câu.
• Quá trình attention bao gồm self attention cho mỗi token, trong đó các điểm khóa của các token khác được sử dụng để tính điểm attention cho token đang xét.
• Multi-head attention được sử dụng để mô hình hóa nhiều đặc trưng hoặc ngữ cảnh khác nhau của câu và các token trong đó.

Các Giá Trị Định Lượng và Tên của Các Lí Thuyết:

1. Attention Mechanism:

   • Ưu điểm:
     • Biểu diễn mối quan hệ ngữ nghĩa giữa các token trong chuỗi.
     • Cho phép xử lý song song, tăng tốc độ huấn luyện và dự đoán.
     • Giúp mô hình hiểu ngữ cảnh và mối quan hệ giữa các từ trong câu.
   • Nhược điểm:
     • Yêu cầu nhiều tài nguyên tính toán.
     • Cần huấn luyện một số lượng lớn các tham số.

2. Self Attention:

   • Ưu điểm:
     • Biểu diễn mối quan hệ giữa token trong câu.
     • Cho phép mô hình hiểu được ngữ cảnh của từ và mối quan hệ với các từ khác.
   • Nhược điểm:
     • Đòi hỏi nhiều tính toán khi xử lý các chuỗi dài.

3. Multi-Head Attention:

   • Ưu điểm:
     • Mô hình hóa nhiều đặc trưng hoặc ngữ cảnh khác nhau của câu và các token trong đó.
     • Tăng khả năng mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu.
   • Nhược điểm:
     • Đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán hơn so với self attention.

• Các Lý Thuyết:
  • Attention Mechanism: “The Key to Understanding Sequence Relationships”
  • Self Attention: “Unveiling Token Contexts: The Power of Self Attention”
  • Multi-Head Attention: “Capturing Diverse Contexts: The Multi-Faceted Approach”
• Tìm hiểu về Attention trong Transformers
• Hiểu sâu về Multi-Head Attention
• Tăng tốc độ xử lý với Self-Attention
• Hiểu ngữ cảnh trong Transformers
• Khám phá cơ chế chuẩn attention trong Transformers